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牛客335893756号
编辑于 2021-07-20 11:45
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字节跳动22届提前批一面(算法-Data-抖音/直播/剪映)

1. 自我介绍(3min)

2. 询问实习中的项目(15min)

3. 介绍一下BERT模型(15min)

从Transformers开始介绍,balabala,中间打断:

  • 为什么使用多头注意力机制
  • Transformers中positional embedding为什么要使用sin,cos设计,可以直接用1到512代替吗
  • 介绍一下dropout和normalization以及他们在训练和预测时的区别,如何解决batch normalization在训练和预测时统计量不一致的问题
  • L1正则化与L2正则化的区别

4. 做题(30min)

  • LC 378. 有序矩阵中第 K 小的元素
    给你一个 n x n 矩阵 matrix ,其中每行和每列元素均按升序排序,找到矩阵中第 k 小的元素。
    请注意,它是 排序后 的第 k 小元素,而不是第 k 个 不同 的元素。
  • 开根号,要求保留3位小数

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