小米推荐算法一面

8.23号做的笔试 9.2打电话约面,9月5号下午一面
平台:飞书
问答:
1.自我介绍
2.推荐项目拷打
    项目的轻量级体现在哪?
    双塔模型使用了哪些队列特征?
    做了多路召回吗?还知道哪些召回方式?协同过滤召回的优缺点是什么
    批内负采样是怎么做的?工作过程是怎么实现的?
3.其他项目拷打
yolov5的正负样本采样如何实现的?推理阶段均值和方差是如何确定的?
4.主要研究方向是什么?
5.我看你用了一个xgboost模型,是树模型吗?
6.对多目标推荐系统有了解吗?单目标和多目标的区别在哪里?多场景下部分场景数据量少该如何解决?(感觉我说的不对)
7.特征处理是怎么做的?如何输入到模型?Embedding层需要训练吗?线上该如何使用?
8.梯度消失梯度爆炸现象出现的原因?该如何解决(脑子抽了回答成如何解决过拟合问题了)
9.Adam优化器和SGD优化器相比的优势在哪里?
手撕:ACM模式
Leetcode LCR82 组合总和II  与hot100里面那个不一样,但主要都考察回溯
反问:
1.面试表现如何?有无改进建议
2.主要业务是做哪些

面试官很随和,压力不是很大,主要是我自己有点紧张了
还得练#我的秋招日记##小米##发面经攒人品#
全部评论
面试官说我答得挺好的,刚刚一看好像给我挂了
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发布于 09-05 18:23 江苏
base南京,机会多多
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发布于 09-06 14:29 贵州

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发面经攒人品
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