一面

算法題：355. 設(shè)計(jì)推特

AUC怎么計(jì)算

如果把預(yù)測結(jié)果隨機(jī)分成兩部分，這兩個(gè)AUC有什么關(guān)系

熟悉的優(yōu)化器有哪些

說一下adam

adam的一階矩和二階矩對于梯度遇到陡峭和平坦的部分怎么處理

怎么認(rèn)識交叉熵，交叉熵和KL散度關(guān)系

開放題：如果一個(gè)用戶老是點(diǎn)第一個(gè)推薦結(jié)果，怎么辦

二面

算法題1：實(shí)現(xiàn)一個(gè)np.matmul 需要判斷邊界條件
算法題2：用梯度下降法實(shí)現(xiàn)math.sqrt，只允許使用加減乘除，重點(diǎn)是loss怎么定

詳細(xì)介紹word2vec，我說的比較多大概講了15分鐘，包括負(fù)采樣和分層softmax的實(shí)現(xiàn)方式，框架和論文的負(fù)采樣不同之處

分層softmax缺點(diǎn)，講了哈夫曼樹可能不平衡，面試官想要的是分到同一個(gè)class的詞可能會(huì)近

三面

算法題：水題 105. 從前序與中序遍歷序列構(gòu)造二叉樹

比對我的github詳細(xì)問了論文，詳細(xì)問了時(shí)序的概念和transformer里的mask，寫了loss

口述GCN源碼實(shí)現(xiàn)

計(jì)算CNN操作參數(shù)量，復(fù)雜度，操作后的shape

手推Adam

面試官覺得你行的話，基本會(huì)給連面，不能連面也會(huì)當(dāng)天約。整體下來字節(jié)基本上3面都是壓力面，問到不會(huì)為止，知識積累和心態(tài)都需要比較好。二面被榨干，算法題2就寫了個(gè)loss剩5min，跟面試官求饒不想寫了

目前在等HR面，寫個(gè)面經(jīng)攢人品，希望HR老哥給個(gè)機(jī)會(huì)

總結(jié)

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