2024-08-30 10:00 已编辑 清华大学 搜索算法 发布于北京
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百度 搜索算法 二面凉经
上来先自我介绍，针对第一个项目项目问了一些业务上的问题：
user id的embedding维度如何确定；针对少行为用户，怎么学好他的uid？（被面试官绕进去了，实际不可能学好）
多任务学习中如何解决梯度冲突？
如何对多种体裁的物料做混排？（实习做的精排模型，对混排了解不深
）
然后介绍第二个项目，之后面试官话峰一转，开始问八股，我几乎都答不上来
：
线性回归和SVM的异同；
多层感知机的权重都初始化为相同值，会发生什么；
哪些模型不用做normalize。
暴露出的问题很多，一是对业务上的前沿优化点不够清楚，二是八股掌握得不够深入
周末再冲刺冲刺吧
#面经# #百度# #搜广推# #搜索推荐#
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多任务学习中如何解决梯度冲突？
如何对多种体裁的物料做混排？（实习做的精排模型，对混排了解不深
）然后介绍第二个项目，之后面试官话峰一转，开始问八股，我几乎都答不上来
：线性回归和SVM的异同；
多层感知机的权重都初始化为相同值，会发生什么；
哪些模型不用做normalize。
暴露出的问题很多，一是对业务上的前沿优化点不够清楚，二是八股掌握得不够深入
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