总体其实遇到挺多知识盲区的，但是稀里糊涂也到了总监面，放下面经(有些没有及时复盘，只记得一些自己没咋回答出来的点)
8.3 牛客网 触宝 一面（好惨的~）
面试官有些硬核，喜欢算法原理和数学，当时感觉可能要凉，但是收获挺大的
1.项目用了lstm，面试官问，lstm哪一步解决了梯度消失梯度爆炸的问题
我瞎bb了一堆废话，面试官直接说，你还没回答我的问题，具体是哪一步，最后在提示中回答出，输入门和遗忘门之间的加法
2.我写用了attention，然后面试官问我ATT原文的具体实现方式
我说我没看过原文。。。。
3、算法题问的是，电话号码的回溯题
4、问了下位运算的知识，看我不咋会又问我float 32 在计算机的存储方法是啥
5、最后反问面试官，我问他是不是很关心工程能力
他说校招嘛也不是，主要还是会特征工程，会算法的基本模块
8.12 牛客网 触宝 二面，纯聊天一个小时，无coding
1、谈谈IR的工业化实现吧。
2、中途和面试官扯了很久，他问，如果你现有有很多用户，你怎么采样，保证你采样的合理性
回答了一些分层采样，先聚类后采样，好像面试官不是很满意?
3、如果你的数据没有标签咋办（我脑子里想的是，为啥我没有标签，我个有监督学习，你非要不给我label做）
后来和朋友复盘，感觉可能面试官想让我说弱监督学习的东西，可惜自己不太懂，这边比较败笔
4、上线之前咋做测试
5、如果A/B Tset 你的模型效果提高了1%，能说明你的模型效果很好吗
我说首先保证数据无偏性，然后再来点假设检验的东西
没有coding，聊业务聊了很多，中途也有答得不好或者不会的东西，但是面试官也给过了，稀里糊涂的反正
8.29 三面 偏总监面吧
好像只问了30分钟，全程面试官没有打开视频，也没有coding
问了一些项目问题，也问了一些其他问题
1、自我介绍，然后让你挑一个自己的项目说一下细节
为什么你做的模型比baseline提高了这么多呢，原因是什么。
你是怎么选择合适的模型算法的
你在工作中具体承担了什么，类似项目分工吧
2、你觉得实习遇到最困难的事情是什么，怎么克服的
3、你之前有没有遇到比较困难的事情
4、有没有别的offer
5、你觉得自己的优缺点有哪些
6、职业规划也被问了
大概就这些吧~感觉整体面的其实一般，等结果中
进度更新，刚hr面完~
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