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数据小蜗牛
编辑于 2021-08-24 16:32
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2022京东物流算法一面面经

时长1小时。
1.自我介绍
2.说一下TCN和CNN的区别,TCN的好处是啥?
3.时间序列预测模型主要有哪些?
4.LSTM、GRU结构公式说下,主要做了哪些改进?
5.特征工程怎么做的?
6.独热编码的优点
7.连续特征怎么做分段?啥时候需要分段?
8.对于TCN的优化改进有了解吗?
9.对于现在前沿的时序预测有了解吗?
10.bagging和boosting的区别
11.说一下每种数结点分裂是根据什么指标计算的?
12.说一下基尼指数的公式。
13.说一下随机森林和GBDT的区别。
14.神经网络中是怎么提取统计特征的?
15.做神经网络时还要对特征进行处理吗?
16.神经网络的特征和树模型的特征有什么区别呢?
17.对于梯度消失问题怎么缓解?
18.常用的激活函数说一下。
19.深度学习的优化器说一下?
20.ADAM的优缺点说一下。
21.排序中哪些的时间复杂度比较小、哪些是稳定的、说一下堆排序。
22.SQL题目,口述,提取时间
23.使用pandas提取时间怎么写。
24.可以过来实习吗?
25.类别特征与连续特征喂给网络有啥不一样的吗?


反问:
1.部门的业务是什么样的,面试官做了很详细的介绍。
2.对于我还有哪些需要加强的地方呢?

面试官很好,很和蔼,许愿能有下一面。

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