作者：玄學求阿里offer

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一面：電話面（60+分鐘）

1、自我介紹

2、數組中位數

3、二叉樹後序遍歷

4、10億數據topk

5、kmeans演算法，以及改進

6、lstm的三個門結構作用，以及通過什麼控制的

7、解決過擬合的方法

8、解決數據不平衡的方法

9、特徵選擇方法

10、大數據瞭解嗎

11、網路結構講一講

12、其餘都是項目細節

二面:(60+分鐘)

  1. 基本圍繞項目
  2. bert介紹
  3. 除了bert之前有哪些模型類似
  4. attention原理
  5. transformer原理
  6. lstm原理，梯度下降法原理
  7. lstm為什麼梯度消失，梯度爆炸
  8. lr原理
  9. 模型壓縮還瞭解哪些方法
  10. 網路結構HED畫一下
  11. Mobilenet系列網路介紹，以及如何減小參數量、計算量
  12. relu比simoid好在哪裡？還知道其他什麼激活函數。
  13. bn
  14. 編程題:200g的單詞，統計詞頻最高的top100
  15. c++

    深拷貝、淺拷貝

三面:(40+分鐘)

  1. 圍繞項目討論，擴展
  2. 新聞多分類的討論，同一條新聞有很多類別，比如即屬於財經也屬於社會，該如何去分類，topn？
  3. 數據不平衡的討論
  4. 深度學習有哪些調參經驗？
  5. LR進行多分類後，輸出概率不可比，怎麼解決？

求後續面試順利

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