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编辑于 2020-09-28 09:41
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腾讯视频推荐算法实习凉经

师兄帮忙推了简历,中午推的,晚上就安排了面试,面试官非常好,跟你讨论简历里的一些问题,当然问的题目也很刁钻,是平时自己没有思考过一些问题。最后面试官的评价是,“还是不太行,对自己做过的东西思考的还不够”。
首先是介绍了腾讯广告算法比赛,介绍完之后面试官开始问问题,(自己非科班出身,每回介绍自己是中传的都来一句,你是转专业的啊,估计他们以为中传只有艺术类专业吧)
  1. 我看你用了tf-idf,那这个tf-idf的值表示的物理含义是什么呢?
  2. 讲一讲目标编码怎那么做的?目标编码计算出来的特征物理含义是什么?
  3. w2v怎么用的,为什么不和NN一起训练而是固定住,训练开销很大么,embedding矩阵很大么,会占用很多内存么?
  4. NN用的框架是什么,画出框架图,为什么选择双向LSTM,序列与时间有关么?如果和序列没有关系,那双向LSTM会不会引入噪声?
  5. 特征筛选中wrapper方法是什么,怎么做的?(这个问题估计是为了给我台阶下,因为前面的问题回答的都不是很满意)
面试时长40分钟,没有出算法题,估计是看我这么菜算法题出了也不一定能做出来吧,或者是自己回答的不好,面试官没有心情继续往下面了,菜是原罪。
面完之后就一度怀疑自己,到底要不要肝算法,还是老老实实转开发。我太难了。

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