找算法日常实习

1.介绍一下对推荐系统的认识2.召回和排序的区别3.介绍项目4.项目相关5.xgboost和lightgbm的区别6.介绍一下transformer7.为什么除以根号dk手撕 动态规划（非hot100）反问

很多同学按“时间顺序”写简历，把最近做的（往往是还没做完的毕设）放在第一个，或者把课程大作业放在第一个。大错特错！简历的第一个项目必须是面向这个岗位的王炸。它决定了面试官是问你底层原理还是问你平时有什么爱好。今天聊聊简历里的头牌项目该怎么打造。1️⃣ 选哪个项目做头牌？(Selection)原则：相关性 > 完整度> 技术如果你投算法岗 ：必须放那个你啃过论文、改过模型结构、有指标提升的项目。 证明你有科研能力和 SOTA 复现能力。如果你投后端/工程岗 (C++/Java)：必须放那个涉及到“高并发、多线程、性能优化”的项目，哪怕这个项目只是个大作业，但如果你在里面用了线程池、环...

1.实习介绍2.拷打项目3.AUC如果出现波动，应该如何分析4.测试集情况，哪些红哪些绿（细说）5.分析baseline中为什么之前没有这些东西（emm）6.手撕：有10000大小的数据集，内存放不下没办法一次性shuffle，但是你有一个shuffle_100（），在不随机写10000的情况下如何借助硬盘进行全局公平shuffle。7.提示：可以用10个文件进行随机写，但是不能随机100008.反问：业务

1️⃣实习介绍2️⃣基本就是顺着简历全在问八股1.Transformer 的结构，有哪些可以学习的参数2.多头自注意力结构，矩阵个数3.ffn结构4.encoded decoder 区别5.一个 decoder block 由几个部分组成6.encoder 的输出，作为什么到 decoder7.为什么 decoder 更适合生成8.decided mask 在推理中有用吗9.Transformers 各个架构的改进（attention/ffn/位置编码）分为：10.GQA MHA MQA 区别11.swiGLU 的改进12.rope 在哪里加入3️⃣然后开始项目，其实也问很多八股：1.用的什么开源 dpo 数据2.为什么没用 qwen-33.全参数微调 7B 需要多少显存4.FP16/BF16 区别5.AdamW 显存计算6.介绍 Flash attention7.介绍 gradient checkpoint8.RougeL 计算方法9.代码：找数组第 k 大元素