百度地图机器学习算法工程师二面
不过是个女面试官，非常亲和的感觉
开局自我介绍，讲了一下学的课程内容和做的课设项目，了解了一下大概情况
重点分析讲了一下数据竞赛的内容
八股：
1.讲一下集成学习的一些算法
2.GBDT，XGBoost，LightGBM各自有什么优势劣势，适用情况
3.独热编码和embedding的用途，各自优势，为什么用
4.为什么在项目中用了GBDT而不是RF
5.讲一下transformer的结构
6.讲一下文本分类中的一些技术
7.讲一下大模型项目中rag数据处理的细节
场景题：
1.一个数据集里面有正负相关的数据，其中有比较多的脏数据，用随机森林还是GBDT更好
2.地图主要记录了轨迹数据和图片数据，怎么通过这些数据来判断一些地点是否新增交通标识，比如禁止左转的标识
算法题：
给一个数组，建一个二叉平衡搜索树，并且输入访问节点返回搜索路径
八股还行，场景有点不会，算法题写不出来。。。。。
面试官人很好，面试体验很好，就当聊天了
更新：已挂，事实证明算法题写不出来的影响还是太大了
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