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编辑于 2021-09-02 11:11
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茄子科技1面 2面凉经(算法)(已感谢信)

# 8.29茄子面经(算法)

## 1面 8.29

8.29  17:00-17:40

1. 自我介绍
2. 选取两个项目介绍:这里选取了推荐算法以及短文本语义匹配。

   **2.1 推荐算法**

   (1)评估方式,是否训练多个模型。

   (2)deepwalk超参数:游走深度以及游走次数。deepwalk以及其它向量是否在训练的过程中有变化。选择基于什么选择方式。为什么一个需要train另一个不需要train。

   (3)得到序列如何利用tfidf+svd做

   (4)历史行为序列利用word2vec训练,有什么作用

   (5)maxpool以及avergepool效果比较(不要提两者拼接)

   (3)给定向量的含义。 

   (4)MMoE专家个数?专家个数对结果的影响。

   (5) 进一步的思考,特征所有拼凑到一块,现在是否有改进的思路。思考整个设计的改进思路,完成第一版上线,接下来迭代如何?业务和模型的思考,赋能业务。

   **2.2 短文本语义匹配**

   主要我自己在讲,没有怎么问

3. 深度学习中的梯度爆炸以及消失的原因、解决办法。

4. 反问环节:技术栈

## 2面8.31(估计凉)

8.31  14:30-15:00

1. 自我介绍

2. 介绍最近的一个比赛

   (1)多目标,最后是笼统的预测,还是分别预测

   (2)提供的特征都有哪些数据,做了哪些特征工程

   (3)deepwalk随机游走有一些策略,在比赛过程中是怎么选择的,比如是深度优先还是广度优先,广度和深度的区别,为什么选择深度优先,是否这两种进行比较。(这里没有过多思考,是深度优先)

   (4)word2vec两种训练方式,适合什么样的情景

   (5)特征重要性分析(特征越多,参数越多)

   (6)项目做的出彩的地方????

   (7)实习方面的项目?没有

   (8)介绍LSTM,LSTM参数量多少?(给自己挖坑,,,简历上写了了解)

3. 12个点,组成59条线,三个点以及以上的线有多少条?

   没有回答出来,提示下做了出来,12个点可以最多组成66个线,59个线相当于少了7个,这七个有一个3个点组成和一个四个点组成。

4. 在算法工程师方面,优势优点在哪,对未来的工作以及行业的看法

5. 建议:缺乏思考,多理解

基础是硬伤,相关理论知识不扎实,缺乏思考。加油



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