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Rat-racer
编辑于 2021-10-10 11:43
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快手 推荐算法 一面二面(已意向书)

9.1日 一面
自我介绍
做题
单调栈,类似于每日温度
问LRU数据结构,操作的时间复杂度,自己有没有在实际中用到过
问项目,问论文,图是怎么构建的,为什么使用graphsage,模型不同部分的作用
graphsage有什么优点
交叉熵,还了解哪些损失函数
交叉熵的理解,
auc实际衡量的什么,auc适合于什么情况
类别不平衡时怎么处理
样本权重不同对auc影响
协同过滤有没有出现数据倾斜问题

9.3日 二面
介绍项目,共享屏幕,问了一些细节,
多模态对齐为什么对齐,对齐为何有用,对齐多少
写一下graphsage伪代码,存在一下问题
graphsage几层,2层3层哪个好,扯了一堆,
self-attention,为什么要除以根号d,为什么除,为什么除以这个数
了解哪些损失函数,分类,回归
解决回归的噪声,从梯度的角度,如何识别噪声,
梯度消失,爆炸,初始值
你觉得问的问题和你的简历匹配吗,你面试感觉如何


9.30 hr沟通
面试通过,最近两天发意向书
问以后规划,目前offer

10.9国庆假期结束收到意向书

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