社招算法面经 (部分回忆)

✅小红书商业化部门 NLP-内容理解 4面
1️⃣第一面
1、n时间复杂度找出数组第K大的值
说出思路了 用快排思想,不过没写出来,不过面试官还行 没写出来也让我过了
然后问的比较古老的一些Nlp细节
2、比如问你为啥分类任务用交叉熵,不用MSE?
直接反向传播原理公式,如果用MSE 你最后可能会出现梯度消失的现象
还问了LN BN的细节
准备的比较到位,所以都答出来了
2️⃣第二面
问的我好像是概率题,没写代码
1、你一个硬币,均值多少次,可以丢出正反面
问项目
3️⃣第三面
应该是答的最好的了,项目答的应该让面试官很满意,然后代码题的话
1、第一个 就是 一个矩阵,从左往右 升,从上往下升,n时间复杂度,找出target
我觉得太简单了,让面试官再出了一个
2、又给了一道:动态规划,最长递增子序列
✅知乎:AI中台 三面
1️⃣第一面
1、聊项目 模型细节,attention的作用,为啥要用FFN,还有LN
中间说到一个点,我说为啥要在LN重新训练两个参数,我说是不然影响性能,但是其实应该是影响泛化能力
2、代码题目:找出字符串的最长回文子串
2️⃣第二面
要我写attention的伪代码
我写了一下 不过其实还要加上Mask 忘记加了
还问了我 会用rebase操作吗,我说不会。
问了交叉熵的细节,到底对预测对的产生loss 还是预测错的产生作用。
代码题目不太记得
3️⃣第三面
项目负责人,项目聊的很开心
代码题没写出来,不过也让我过了
1、代码题目:给我一个字符串 让我判断是不是一个数学算式
阿里 高德 ✅
1️⃣第一面
面试官挺直接的,问了项目,然后问我只做了分类是吗,我说的是的,他说你直说就是了。。。 尴尬
1、概率题 给我一个函数 可以等概率生成0-5随机数字 f5() 要我依靠这个 生成一个f7()
2、给我一个生成器 随机生成01 要我等概率生成一个生成器 做一个二分判别
2️⃣第二面
1、P9大佬,问到我一个问题,如果你需要100W数据 你怎么去跟你上司申请你要100W数据的标注资源。或者说 你现在手里有10W标注数据,你觉得你还需要再继续增加标注数据吗
我觉得这个问题是我没想到的,因为我这边业务线训练数据都是比较充足
2、代码题 给你一个数组,给我n时间复杂度 生成一个数组 这个数组的每个位置的字 都等于原先数组其他位置的乘积。 思路:空间换时间
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是个牛爷爷
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发布于 07-13 22:31 上海

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1️⃣抖音一面1、聊项目。2、AUC的两种公式是?你能证明这两种等价的吗?3、BERT-CRF中,为什么要加CRF?好处是?4、self-attention为什么要用QKV三个矩阵,不用有什么问题?有没有哪个模型的Q和K矩阵是一样的?5、reinforce属于on-policy还是off-policy?为什么?6、reinforce带上baseline好处是?reinforce的loss写一下?7、策略梯度会推导吗?简单写一下?8、代码题(代码题一般别着急写,先跟面试官说下思路,确定了再写):lc 46,全排列(lc表示leetcode,下同)。lc 73,矩阵置0。2️⃣抖音二面1、介绍项目。2、知识蒸馏有哪几种?你觉得哪种效果最好?3、nlp的数据增强方法,主要有哪几种?每一种举个例子?4、分类的损失函数为什么是交叉熵而不是mse?5、BERT对输入文本的长度有什么限制,为什么要限制长度呢?6、BigBird里面有哪几种注意力机制?相比原始transformer的self-attention的优势?7、场景题:如何根据拼多多的商品数量,估计淘宝的商品数量?8、给出emb_size, max_len, vocab_size, ff_inner_size,num_heads, 12层,求BERT参数量。9、代码题:n皇后问题。3️⃣抖音三面‍1、简单聊项目。2、CRF和HMM区别?CRF为什么比HMM效果好?3、如果BERT词表很大,比如vocab_size达到几百万,怎么办?4、快速手写一些transformer的mha(多头注意力),伪代码意思一下就行。5、为什么对比学习中,temperature很小,而知识蒸馏的temperature比较大?6、你觉得在抖音买东西,和淘宝、拼多多他们的区别是?(我没在抖音买过,就只能现场编。)7、你最近看到过哪些paper?简单介绍下?8、你觉得自己有那些优缺点?平时喜欢怎么缓解压力?📳对于想求职算法岗的同学,如果想参加高质量项目辅导,提升面试能力,欢迎后台联系。
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