第四范式-机器学习算法面试
一面全部是写代码，连自我介绍都没有
- 快速幂（easy）扩展问题：python如何处理数据溢出？
- 用pytorch实现单头self-attention（mid+），之后问了self-attention的细节和一些扩展理解
- 一个数组，如果前面的数大于后面的数的二倍，则记作一个翻转对，求翻转对的个数（hard）其实是逆序对的变种，实现归并之后稍微改改就行
7.20 二面
自我介绍；
详细说了实习的内容;
如何把长尾item特征训得更好？（我说了谷歌的一篇自监督对比学习方法）
优化器：adagrad 和 adam区别（八股）
关于树模型的一些问题（八股）
为什么分类问题用交叉熵而不是mse（八股）
数学题：蓄水池采样（证明了的确是等概率抽样）
———
面试官介绍他们业务场景主要是toB的，可能没法在某一块做的很深。anyway许愿二面通过
——update
二面通过了，但是hr一直没安排三面，估计不是把我忘了就是hr离职了哈哈哈
有其他offer了所以我也不管他了，不过听说三面本来是可以见到cto的，有点遗憾喔
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