1.rnn真的就梯度消失了吗？ 2.lstm到底解决了什么？解决了梯度消失？ 3.LSTM三种门以及sigmoid函数对每个门的作用 4.Self-attention的Query，Key，Value分别是什么 5.Slef-attention的乘法计算和加法计算有什么区别？什么时候乘比较好，什么时候加？为什么要除以一个根号？ 6.LSTM中各模块分别使用什么激活函数，可以使用别的激活函数码？ 7.多头注意力机制的原理是什么？ 8.Transformer用的是哪种attention...

百度 一面 1. 比赛的特征工程怎么做的？ 2.     为什么用XGB做融合？ 3. 1w多条数据，XGB的参数怎么调啊？ 4.     训练了多少棵树？ 5.     有没有出现过拟合出现？ 6.     欠拟合和过拟合？ 7. 解释为什么数据不做任何处理会导致模型过拟合？ 8.     讲一下XGB 9.     树模型的剪枝算法，完整剪枝流程 10.  剪枝的指标，是什么依据 11. L1和L2正则化 12.  讲一下Bagging 13 . RF跟XGB哪个更深？ 13. L...

本人是21届秋招拿了百度的offer，实习过几个月，对校招啥的还算有些心得，如果22届的同学有需要的可以找我帮忙看简历，早面试早拿offer，赶紧来吧" src="https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20191018/63_1571399346072_59B2900AA03CB2182A51CDB520B535B6"/>" src="https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20191018/63_1571399422370_9EB60BC8BF2B004E...