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啾啾好运来
编辑于 2020-06-04 10:58
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b站广告推荐算法实习面经

由于二面被虐了两个多小时,充分暴露了我各种不足之处,感觉有必要记下来待以后查漏补缺qaq

一面:
快排和一道lc困难题(在面试官提示下做出来的
项目介绍
我所知道的卷积种类
SVM推导
别的不记得了,反正不难~
二面:
最长前缀(前缀树
linux命令
线程进程以及python的GIL
多卡训练
深挖模型的具体细节
cnn vs dnn(网上说的好处一般是突破尺寸限制,但是面试官要的答案不是这个,具体花树好像有讲
优化模型效果的方法
batchnorm能提升效果的原理,从梯度下降法角度解释
模型权重初始化的方法以及理由
逻辑回归的损失函数推导
如何用逻辑回归分类非线性的样本分布
概率论相关、卡方检验、协方差


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