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在打卡的鸽子很活泼
中山大学 计算机类
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@Mr_lander:
继续腾讯推荐算法暑期实习面经
前两个流程都被结束了,然后被腾讯视频捞了,之前的面经马上到达字数限制了,所以新开一文记录。一面时间:4月17日 16:00 ~ 17:00上来先是做了一下自我介绍然后开始问实习的项目,让详细的讲,期间就夹杂着八股。使用的什么loss函数,除了交叉熵损失函数还了解哪些损失函数。项目过程中有没有遇到过过拟合的问题,什么原因造成的,什么办法解决。为什么L1和L2正则化能够缓解过拟合的问题。项目过程中模型设计方面遇到过什么问题,怎么解决的。什么时候会用softmax,和sigmoid的区别。了解什么召回算法。双塔降维的流程是什么?现在tf比较熟悉了吗。(因为提到上一段实习中最开始不习惯使用tf而是习惯使用pytorch)因为上段实习中讲到了特征降维,面试官问了一个场景题,比如当前情况下我没有任何用户的过往历史数据来进行学习,但我需要进行特征降维,我应该怎么做?后来面试官讲到他们目前遇到这个问题,然后想看我有什么想法,最后讲他们使用的VAE,问我有没有了解过VAE。结束之后做了一个算法题:1120. 子树的最大平均值然后就是反问时间。希望能过吧,三战腾讯了----------4月26日更新二面时间:4月25日 15:00 ~ 16:10主要就是问简历上的项目,然后从项目开始扣八股。介绍一下transformer,位置编码为什么要用三角函数。了解过哪些推荐算法,说了DIN就让简单介绍一下。思考一下如果是短视频推荐当中的序列,应该怎么编码。了解SGD,adam等优化器吗?adam和adagrad各自的优缺点以及适用场景。如果要从头开始做一个预测用户视频观看时长的模型,应该有哪些步骤?如果同时要优化用户的点击率和用户的观看时长,应该怎么做?多任务模型了解过哪些?权重共享是共享哪些部分?实习中用到了降维,因此问了一下了解过其他降维方法如pca没有?没有做算法题,如果过下一面是总监面,不知道结果如何,祈愿----------5月9日更新三面时间:5月8日 14:00 ~ 14:50三面是总监面,自我介绍完了之后针对之前做过的项目深挖了一下细节,然后问如果后续针对项目的算法进行优化会从哪些方面进行考虑,感觉主要看你的思维和解决问题能力。三面结束后第二天约了hr面,在10号
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经纬恒润二面18人在聊
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