记录某师兄投递蚂蚁金服,腾讯,百度,字节跳动,搜狗,追一,哔哩哔哩,小米,华为,华为云,360企业安全,鲸航科技,平安科技,依图,
有面试的:中科院沈阳自动化所;
介绍简历 的论文,介绍项目,介绍项目申报形式。fasttext和RNN 的区别,Textcnn的结构
一汽启明:
无领导小组讨论;
科大讯飞:
介绍简历 的论文,SkipThrough,QuikThrough的结构,TextCnn 的输入,卷积核的大小Word2Vec的两种训练方式,Gru解决LSTM神魔问题,
蚂蚁金服:
介绍简历的中文,
第一篇论文:
如何评价句子向量的效果,如何整明技术字典的抽样方法有效,bert的结构,原理,Transformer,Attion机制,Skipthough,QuickThough结构。
第二篇论文;
三种文本分类模型的效果,为什莫会产生这样的效果,模型如何抓取过时特征,模型没有考虑到版本,时间t,tag等问题。
word2vec和Fasttext对于word2vec的改进。
机器学习相关:决策树的流程,决策树的剪枝依据,GBDT和随机森林的区别,XGBOOST和LightGBM区别。
字节跳动:
一面:
Fattext和TextCNN是怎末用的,TextCnn的理解,相对于其他模型的优势,为甚麽能抽取到特征,第一篇论文中抽取的是机器学习的神魔任务,用什么评价指标。,Skipthough,QuickThough,bert在句子向量化中的效果差异及其原因。
手撕代码:求重复数组中元素的全排列。
二面:
pyflann中的方法,pyflann的区别,Lucene的原理,FastText,TextCNN为甚麽效果好,bert为啥不好,
手撕代码:1.Kmeans。2.求双生字符串。
追一科技:
没有问任何模型的问题,简单做了自我介绍,介绍了两篇论文,出发点,用到神魔技术,在结构相似的句子中如何抽取意思相反的句子。文本分类模型为甚麽会有分类错误的数据.
问题:
1,24小时中,时针与分针重合几次,每次时间间隔是多少,
2,实现softmax
鲸航科技:
介绍两篇论文,TextCNN结构,LSTM的结构,GRU的结构,为甚麽要用双向的Lstm和gru结构。句子向量化的指标,
总结:腾讯简历被捞了没面试,各个公司都比较看重对问题的思考和自己业务有关的技术,
by——shencz遗产
愿秋招顺利,早期上岸。最适合还是产品经理吧
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