• Добавить Автора
• Корректура и отделка: Люцифер

vivo (принял предложение)

Технический (30 мин)

• Самостоятельное введение
• Кстати о стажировках
• говорить об игре
• Задал несколько вопросов о больших данных
• Разница между искровым преобразованием и действием
• Разорвать сортировку слиянием

час сторона (30мин, только одна сторона технологии)

• Самостоятельное введение
• семейная ситуация
• Расскажите об основных моментах стажировки
• иметь девушку
• Твои родители разрешают тебе поехать в Шэньчжэнь?
• Расскажите о преимуществах и недостатках
• общие вопросы и т.д.

Куньлунь Ванвэй (получил предложение)

Одна сторона (1ч):

• Представьтесь
• Расскажите об идее оценки палиндромного связанного списка, нескольких методах
• Напишите на бумаге обратно связанный список
• Поговорите о том, как реализовано перемешивание python, время O (N), пространство O (1)
• В зависимости от вашего компьютера, вы знаете дерево Хаффмана, w2v полезно, можете ли вы мне сказать (я помню многоуровневый softmax, но на самом деле это не так)
• Что вы знаете о традиционном машинном обучении? Нажмите LR, расскажите о принципе
• Знайте kmeans, давайте поговорим об итеративном процессе, центр кластера не хорош случайно, как он может быть более стабильным (класс kmeans++)
• Какие модели глубокого обучения вы знаете? Я сказал LSTM RNN, я не стал ждать, чтобы сказать рекомендуемую модель. . .
• Давайте поговорим о LSTM, как повторяются ворота
• Преимущества и недостатки каждой функции активации, сигмовидной относительной нелинейной относительной тангенции и упомянутого градиента исчезает.
• Что такое сигмовидное отведение?
• Вы понимаете рекомендацию? Вы знаете, что сказать, и вы сказали CF.
• Поговорим о Item-CF, как вычислить сходство (используя пересечение, то есть расстояние Жаккара, которое быстрее, чем cos), и как его оптимизировать (инвертированный индекс)
• Как бороться с искажением данных? (используйте ключ + случайный префикс и суффикс)
• Можете ли вы рассказать о LDA в вашем проекте? Я прямо сказал, что использовал это и не изучал внимательно (он тоже соглашается, говоря, что математический принцип очень сложен)
• Давайте поговорим о статистических особенностях заголовка запроса вашего проекта, пообщайтесь с ним, он рассказал мне о своем понимании бизнеса.
• риторический вопрос
• Чем вы занимаетесь (делаете все, бизнес очень широкий...)
• Какие технологии используются (используются все, стек технологий очень широк...)

Куньлунь Ванвэй двуликий (то есть время подтверждения не считается интервью)

• Как разговаривать с интервьюером
• Вы знаете, чем занимается их отдел?
• Далее назначьте встречу с боссом, чтобы подтвердить время
• Заканчивать

Kunlun Wanwei Three Sides (менее двадцати минут, сторона давления):

• Когда подошел,спросил про игру.Спросил обе игры.Где отрыв от первой?
• Следующие вопросы быстро задают и быстро отвечают, не являются подробными, и вопросы могут не запомниться полностью:
• Расскажите о своей стажировке, не в двух словах. .
• Как вы решаете дисбаланс выборки
• Какая польза от kmeans
• Как использовать диктофон питона
• Почему возникают хеш-коллизии
• python установить список диктов, какой сценарий используется
• Каковы решения проблемы переобучения?
• Метод Ньютона и метод квазиньютона.
• 200w неповторяющихся слов помещаются в память за один раз, как поставить максимально экономящее память (нет)
• Какими проектами вы занимаетесь помимо учебы?
• Вы обычно чистите зубы на вопросы алгоритма, сколько вы чистите?
• Другой вопрос интервьюера не является стресс-тестом
• Какую работу вы хотите выполнять (предположительно, это и означает)
• Нет вопросов

Цзиндон

Одна сторона (40мин)

❝

Хороший молодой женский интервьюер

❞

• Самостоятельное введение
• Я поболтал со мной, а потом я сказал, что вы очень прямолинейны, поэтому скажу прямо, вы ищете рекомендации, мы машинное обучение + комбинаторная оптимизация, и мы с уклоном в сторону исследования операций, вы думаете об этом, (Я сказал, пока это не cvnlp, я хочу все это)
• Подумайте об этом и начните задавать вопросы:
• Вы рассказали о своей стажировке, самом важном моменте и проанализировали для него волну моей стратегии выборки.
• Вы знаете gbdt и xgboost, расскажите мне об этом (безумная сила выдувания xgboost)
• Знаете ли вы оценку максимального правдоподобия и оценку максимальной апостериорной вероятности или выберите ту, с которой вы знакомы (нажимая LR с закрытыми глазами, что такое распределение Бернулли, функция правдоподобия, безумие)
• Давайте сделаем вопрос, 1000w число, диапазон чисел [-1000, 1000], напишите сортировку (закройте глаза и ведро ряд)
• Можно ли приехать на стажировку раньше?
• Риторический вопрос (от отдела розничной торговли Jingdong, балабала стека технологий)
• Повторное тестирование будет запланировано

Две стороны (30мин)

• Самостоятельное введение
• Найдите конкурс, чтобы рассказать об инновациях, какие инновации вы сделали и почему в модели использовалась система CNN вместо системы RNN?
• Поскольку выше я сказал, что в своей работе тренировал векторы слов, позвольте мне рассказать об архитектуре word2vec и некоторых деталях.
• Почему векторы w2v обладают хорошими математическими свойствами в семантическом пространстве, такими как сложение и вычитание
• Математическая задача: M выборок были заменены и отобраны N раз, спросите вероятность того, что выборка не будет отобрана один раз.
• Дайте вам среднюю дисперсию, позвольте вам случайным образом сгенерировать 1000 точек, используя нормальное распределение (не могу использовать библиотеку, это не очень хорошо)
• Риторический вопрос: Какой отдел и какая группа (торгово-технический средний этап)
• Почему выбирают JD.com, и какая основная конкурентоспособность у JD.com (сумасшедший, я сказал, что не очень оптимистично отношусь к тем, которые невозможно реализовать, потому что JD — это бизнес электронной коммерции, и систематическая разработка всего алгоритма процесс должен быть очень продуманным, а еще он имеет реальное воплощение, приносящее практическую пользу. , очень согласен интервьюер)
• Какое у вас предложение в конце?
• Ушел

ч лапша (20мин)

• Дама очень милая Я опаздываю на четыре минуты Подойди и извинись.
• Самостоятельное введение
• Что вы делаете, когда испытываете сильное давление, например, когда не можете решить проблему со стажировкой?
• Что делать, если у вас возникли разногласия с наставником
• Если вы присоединитесь к JD.com в будущем, каковы требования к руководителям?
• Есть ли у вас обычно какие-либо привычки к учебе?
• Вы обычно делаете резюме на регулярной основе?
• риторический вопрос
  • В то время, когда я спрашивал первокурсников, какие изменения им нужно внести, чтобы поступить на работу, я был сбит с толку, когда спросил барышню, и добавил, например, мне нужно изменить свое мышление? пять-шесть минут, и сказала это очень прямо, без всякого официального акцента., скажи, как там в школе, как будет, когда ты придешь в компанию
  • Когда будет результат: Она не знает, то, что она получила, это неупорядоченный список интервью, возможно, позже будет организовано единое уведомление.

мало информации

Одна сторона (менее 40 минут)

• Самостоятельное введение
• Говоря о своей диссертации, вы давно спрашивали на эту тему и просили особых подробностей, считается, что интервьюер лучше знает эту вещь.
• Расскажите о практике, как это делать, с какими проблемами вы сталкиваетесь и как их решить.
• Разговор о FM, сериях DeepFM (я сказал это из LR, POLY2, FM, FFM, Wide&Deep, DeepFm)
• Я решил задачу по алгоритму и получил пятерку.
• Риторически:
• Департамент: информационный поток отдела алгоритмов похож на мою стажировку в Weibo.
• Технология: рекомендуйте Java и Scala, чтобы использовать больше
• Лично мне он кажется непривлекательным. . .

Дахуа

Одна сторона - инженер по большим данным (интеллектуальный анализ данных) (менее 40 минут)

• Интервьюер вежлив
• Самостоятельное введение
• Сосредоточьтесь на том, чтобы просить о длительной стажировке
• Сосредоточьтесь на том, чтобы просить игру в течение длительного времени
• Какие есть команды для проверки указанного префикса файла в linux
• Разговор об отношениях между ульем и хаупом
• процесс выполнения hadoop mapreduce
• Связь класса и объекта Java

Байду

одна сторона (1ч)

• Самостоятельное введение
• Представьте стажировку, затем углубитесь в стажировку и задайте очень глубокие вопросы.
• Спросите, как сделать выборку, если модель не может различить некоторые выборки? Каковы общие стратегии выборки в отрасли? Я так сбит с толку. .
• Задал кучу fm, типа выражений, сложности, вывода повышенной сложности
• Знаете ли вы о глубоком обучении? Начните с широкого и глубокого и спросите сумасшедшего, некоторые действительно не знают этого, вам нужно просмотреть его снова
• Интервьюер сказал, что это DCN (глубокая кросс-сеть), и я подумал, что это глубокая сверточная нейронная сеть. . . , детали получившейся глубокой кросс-сети также забываются
• Я выступил с инициативой представить DIN и DIEN Али.Он спросил, можно ли использовать эту модель в сценариях рекомендаций по новостям (ответ отрицательный, потому что характер новостей в реальном времени относительно силен, балабала... Я не знаю, можно ли это правильно)
• Если вы хотите, чтобы вы добавили краткосрочный интерес пользователя, например, новость, которая только что была выпущена с низким баллом, как это изменить, (помню, было обсуждение этого на YouTube, я сказал добавить измерение времени функция или временной распад)
• Расскажу о БН, почему я предложил БН (я давно не читал нн, я просто сказал внешний вид, легко сходится, интервьюер сказал, что для решения несогласованного входного распределения БН можно дернул обратно на раздачу, забыл об этом)
• Начиная с LR, я спросил про сгд, как его улучшить, сказал импульс, а как его улучшить, я сказал, что знаю про FTRL
• Поговорим о форсировании бэггинга, почему у lgb высокая эффективность распараллеливания (ответ на одностороннюю выборку градиента + расчет гистограммы + взаимоисключающее связывание функций)
• Как анализировать и решать проблему переобучения
• Алгоритм Вопрос: Сумма трех чисел
• риторический вопрос
  • Департамент является рекомендуемым стратегическим отделом
  • Основные сцены — это прямая трансляция Baidu и рекомендации по пост-бару.
  • В Python и C++, а не в Java

TouchPal

одна сторона (1ч)

• Самостоятельное введение

• Основы структуры данных

  • Отличия массивов от связанных списков, сценарии применения
  • Сумасшедшие спрашивают про алгоритм сортировки, лучшую и худшую среднюю сложность, какие стабильные сортировки (давно не пересматривал, ответ относительно плохой)
  • Проблема обрезки, определяющая процесс алгоритма, анализ временной и пространственной сложности.
  • Расскажите о разнице между процессно-ориентированным, объектным и слайсовым программированием (я...)

• Основы машинного обучения

  • Расскажите, какие модели классификации вы знаете
  • Разговор о СВМ
  • Разговор об id3 и c4.5
  • Разговор о xgboost и gbdt
  • Поговорите о том, как оценить k из kmeans, качество эффекта кластеризации.
    • k можно рассчитать с использованием правила локтя SSE (сумма квадратов ошибок) и коэффициента силуэта.
  • Расскажите об оценочных показателях классификации, регрессии, рекомендации и поиска.
  • Разговор о LR и FM, продолжение FM (FFM)
  • Расскажите о различных известных вам функциях потерь.
  • Расскажите о закономерности l1 l2, их соответствующих характеристиках.

• Основы глубокого обучения

  • Расскажите о дипфм, расскажите о том, какие еще фм в нн (FNN, NFM, AFM)
  • Расскажите об аналогичной регуляризации l1, l2 для уменьшения переобучения модели, какие еще существуют методы?
  • Расскажите о процессе sgd→adam (далее простой отзыв после собеседования, а ответ общий)
    • sgd
    • Momentum использует историческую информацию, а это означает, что направление обновления параметра определяется не только текущим градиентом, но также связано с предыдущим накопленным направлением снижения. Это позволяет изменять размеры параметров, направления градиента которых не сильно меняются, чтобы ускорить обновление и уменьшить величину обновлений измерений, где направления градиента сильно меняются. Это приводит к ускорению сходимости и уменьшению колебаний.
    • rmsprop В Adagrad проблема заключается в том, что скорость обучения постепенно снижается до 0, что может привести к преждевременному завершению процесса обучения. Чтобы исправить этот недостаток, мы можем рассмотреть возможность не накапливать все исторические градиенты при расчете импульса второго порядка, а сосредоточиться только на нисходящих градиентах в недавнем временном окне. Согласно этой идее, существует RMSprop, который использует формулу экспоненциального скользящего среднего для расчета
    • adam можно рассматривать как комбинацию RMSprop и Momentum с коррекцией смещения, т.к. инициализация равна 0, происходит сдвиг к начальному значению (слишком большое смещение к 0). Следовательно, импульс первого и второго порядка может быть скорректирован с учетом смещения (коррекция смещения),
  • Представляем исчезающие градиенты и взрывающиеся градиенты
  • Каковы пути решения этих двух проблем
  • Знаете ли вы о многоцелевой оптимизации, трансферном обучении (не знаю)

• проблема со сценой

  • Позвольте вам добавить функцию типа интереса, что вы делаете?
  • Как обращаться с особенностями возрастной группы
  • Умеете ли вы быстро вычислять похожие векторы (вспомните хэш-ведро, я этого не делал)
    • Для локального расчета хэша точки с одинаковыми большими размерами также похожи в низких размерах, но точки с большими размерами и далеко могут также быть похожими в малых размерах.Вложение должно быть установлено на 1 измерение.Если вы беспокоитесь о включении удаленных , можно настроить еще несколько хеш-функций и так далее.
  • Как оценить качество вашей модели онлайн
  • Дайте вам модель nn, как настроить параметры, как изменить архитектуру
  • Как решить проблему холодного запуска Сторона пользователя, сторона товара
  • Общая архитектура рекомендательной системы
  • Как реализовать эту часть онлайн-вывода

• риторический вопрос

  • Рекомендации по содержимому TouchPal (художественная литература)
  • В основном использую питон
  • Дождитесь следующего уведомления отдела кадров

Две стороны (45мин)

❝

Интервьюер очень милый и добрый

❞

• Самостоятельное введение
• Рассказать о том, какие оптимизации были сделаны на стажировке, и задать несколько вопросов (я не стал рассказывать о стажировке, интервьюер прямо указал, чем я на самом деле занимаюсь)
• После обсуждения выборки, как инженер-алгоритм может исправить изменения в распределении баллов, вызванные выборкой?
• Поскольку практической моделью является FM, я подробно рассказал о FM и обсудил обобщение FM.
• Какой алгоритм оптимизации используется?Кстати, я представлю последующую оптимизацию sgd, sgd→momentun→rmsprop→adam.Я спросил и рассмотрел его.
• Вы пропустили стажировку и вызвали проблемы в Интернете (правда...)
• Что делает Hadoop Shuffle, почему один и тот же ключ должен быть собран вместе?
• Разница между глубокой копией и мелкой копией в python
• linux замените все a в файле, я сказал awk или tr
• Вопрос алгоритма: учитывая две строки S и T, подсчитайте количество вхождений T в подпоследовательности S (dfs A)
• Риторический вопрос: это не тот же отдел, что и интервьюер. . . Второй интервьюер познакомил меня с применением алгоритма в их компании. . .
• Короче говоря, должно быть мышление инженеров на высшем уровне, не ограничивающееся оптимизацией моделей.

Вы можете посетить мой репозиторий решений LeetCode: https://github.com/azl397985856/leetcode. Сейчас у него 35 тысяч звезд.

Обратите внимание на общедоступную учетную запись, постарайтесь восстановить идеи решения проблем ясным и простым языком и имейте много диаграмм, которые научат вас определять рутины и эффективно решать проблемы.