快手一面不到30分钟，手撕都没有，是不是kpi面或者就是我面试的时候让面试官特别不满意😖

（没准备还是不行啊哈哈哈）一、基础知识梯度 优化器 一阶动量 二阶动量 是啥梯度：梯度的反方向就是参数的更新方向一阶动量：梯度的指数加权平均公式：作用：平滑梯度，减少更新方向的抖动二阶动量：梯度平方的指数加权平均公式： 作用：自适应调整学习率大小adam 总体公式:模型初始化方法有哪些？全零初始化ReLU的激活函数，梯度是0sigmoid的激活函数，每层的神经元的输出相同，梯度相同（不为0），那么更新后的参数也相同，模型学不到任何特征随机初始化 (Random Initialization)目的： 打破对称性，确保不同神经元学习到不同的特征。缺点： 随机数过大或过小都可能导致梯度消失或梯度爆炸...

末9本，中科院京所硕，无论文无实习，找大模型算法岗半个月来，已经挂了五六家了，还有很多没动静石沉大海的。我是不是应该转java开发呢，本科干java的，还来得及吗，目前手上也几乎没有java的项目了，简历也来不及了，java八股🈶那么多，感觉来不及了。。。。。怎么办啊

字节-抖音 : 马上三面阿里-淘天 : 泡池子等捞腾讯 : 泡池子等捞京东-零售 : 转正意向函，等正式offer快手-商业化 : 三面完成，hr说等他们的转正答辩然后排序蚂蚁-支付宝 : 马上一面百度 : 提前批一面挂，没后续虾皮 : 一面挂(这面试官真的没水平啊，傲慢且菜)华为 : HR说华为秋招巨慢，等联想 : 泡池子(应该也是慢)