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我是她的猪
编辑于 2020-09-10 21:56
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滴滴牛客sp算法面经

下午不间断面了三轮,效率是挺快的

滴滴一面(50min):
介绍项目;
lightgbm相对xgboost的改进,node2vec怎么做的,样本不平衡怎么做,deepFM相对wide&deep改进,
在做模型优化的时候动机是什么?样本不平衡有没有考虑采样?数据量多大,跑了多久;
写个题目,
归并排序求逆序对个数,并记录每个元素对应的逆序对个数;

滴滴二面(40min):
项目过一遍,xgboost流程说一下,优化方式,bagging,boosting区别,fm,ffm,deepfm区别,参数量估计
题目:绳子剪成m段,最大乘积

滴滴三面 (1h):
网络一直很卡,手机开热点啥的也不行,我表示听不清他说话,他也表示听不清我说话,两个人灵魂交流,所以面试体验还是非常尴尬的,
过了一下项目,对样本采样的部分纠结了很久模型融合方法,梯度消失和梯度爆炸问了一下,缓解的方法(Relu,LSTM,BN),为什么能缓解,BN的参数,
题目,
链表题,奇数位升序,偶数位降序,重排成升序的链表
这一面感受就是网络影响很大,两个人互相喂喂喂说了半天,面试官说是我的问题,但我前两面都没事,也不知道怎么到他这一面就不行了。

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