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Jolly_
编辑于 2020-08-27 23:49
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昆仑万维算法面经

7.21 投递简历
8.8 笔试
8.17 一面  30mins  两个人一起面
  1. 自我介绍
  2. xgboost有哪些参数可调?能并行吗?
  3. 决策树过拟合解决方式,损失函数是什么?
  4. 深度模型常用损失
  5. 类不平衡如何解决
  6. 用过哪些优化器?SGD的缺点?里面的学习率可以变吗?哪些优化器可以自动调节学习率?
  7. 讲讲激活函数,Relu优点
  8. W2V原理
  9. AUC值意义、计算公式、ROC曲线横纵坐标意义
  10. python关键字:break,continue,break
  11. 平时用什么IDE,如何配置虚拟环境?
  12. 接手一个python工程项目,如何做?
  13. 数据加载的方式(想问集群处理方式
  14. spark了解吗
  15. linux:1)从日志中查找‘error'关键字  2)路径下的文件
8.19二面  45mins 唠嗑面
  1. 研究方向(是否发论文,毕业要求,成果,评价指标,本科、高中??
  2. 那件事最有成就感
  3. 那件事成长最大
  4. 哪科学的最好?为什么好?
  5. 需要提升自己的哪些方面?
……(一堆类似上述的问题,不写了)
就能聊40多分钟我也挺佩服我自己的,反问环节面试官说他是个负责人,嗯,这是个啥面?

8.24HR面 25mins
主要了解了一下简历里的内容,项目啊比赛啊,谈了一下公司的节奏啊,个人经历啊,人很好,我最近比较低气压,她一直在鼓励我,要哭了要哭了

8.26 boss面 10mins
  1. GPU的加速原理
  2. 逻辑回归求参过程
  3. 卷积的概念
  4. kmeans缺点
  5. RF和GBDT区别
  6. 为什么用拟牛顿法代替牛顿法
  7. 样本不平衡解决方式
  8. 力扣刷多少了?啥题最难啊?
  9. 平衡二叉搜索树的查找时间复杂度
  10. 哈希冲突
  11. 16核处理器处理10T文件,选择top100
  12. 平时关注哪些技术网站?




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