机器学习岗，面试的应该是个小哥哥，年纪不大
上来给一个白板，上面三道题
1 实现一下attention，不准使用任何库函数
2 一个M的空间，对其采样（采样有误差），在2范数的情况下，映射到N维空间，输出N维正交基（我理解成写PCA了，但是面试官说其实不用那么复杂）；
（1）写出损失函数
（2） pytorch或TF实现
3 二选一
（1）对于两个预测结果（不太记得清了，人已经恍惚了），计算检测指标w的方差是否相等（我没太懂题目）
（2）实现多元变量回归，不准使用库函数。。
写完一个小时了，我人已经虚脱了。
几个问题：
1 L1的形状，无穷范数的形状
2 实现过GCN吗，我说没有，但是能推导过程；
面试官说，我指的是底层实现，答曰没有。
3 特征值的大小有什么含义，为什么PCA中分解协方差矩阵要按特征值排序。
4 反问
WXG我真的配不上，基础太差了，感觉在准备高考题，面试官抽了一张奥赛卷子甩我脸上。
回广州的希望只能all in虎牙了。。。。
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