字节 一面凉经

1. 论文和项目。
2. 推荐系统整体流程，AUC和NDCG指标定义，意义，作用，简化计算方法。
3. 特征选择，图召回了解吗？（答了LightGCN和Node2Vec，不知道对不对）
4. LightGBM和XGboost的区别。（只答了直方图加速和leaf-wise分裂，忘了还有单边梯度采样，互斥特征捆绑）
5. coding：手写CrossEntropy以及对logits的求导（求导没写全，只考虑了(1 - softmax(p_i))，其实还有softmax(p_j)）
6. coding：立方根（一开始问是不是要写牛顿法，面试官说不是，然后二分秒了（稍微注意一下正负，0-1））
论文和项目讲得太拉了，第一个coding也没写好，估计已经G了，准备了那么多推荐算法的模型，真就一个都没考啊！

明天复活赛，再冲一次吧！！！！