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不將就_215a

從11月初開始，google-research就陸續(xù)開源了BERT的各個版本。google此次開源的BERT是通過tensorflow高級API—— tf.estimator...

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一面：忘了，大概也是問基礎和項目，簡單聊了聊。二面：主要就聊了一個問題，加權(quán)LR的權(quán)重對LR的影響，客單價加權(quán)單位對加權(quán)的影響，客單價的單位是元和十元對最終排序的影響是什么？...

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職位：反作弊算法一面：一個姐姐面的，機器學習基礎問問，項目問一下，然后問了兩個他們業(yè)務相關的場景，一個給定滑動解鎖的那種鼠標坐標和時間[x,y,t]，怎么鑒定是機器人操作的；...

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職位：商業(yè)化算法一面：一個小時左右，LR算法推導，優(yōu)化目標怎么改成優(yōu)化廣告收益（和品質(zhì)化很像，可以參考youtube的做法），并且如果對負樣本進行下采樣后怎么在線上進行修正，...

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職位：搜索算法工程師一面：感覺考核廣度，bagging和boosting區(qū)別？過擬合怎么處理？L1和L2你怎么理解的？其他記不清了，兩道代碼題，一道兩個大數(shù)據(jù)求交集，我回答用...

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職位：算法工程師一面：介紹項目：品質(zhì)化怎么做的？提權(quán)提多少怎么確定的？你覺得這種方式合理嗎？怎么改進？矩陣分解的方法有哪些？推導LR 總結(jié)：自己太菜，面完gg

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職位：信息流推薦算法工程師一面：聊項目，每個項目都會問怎么做的，兩道題，一道二分查找，一道二叉樹深度，推導邏輯回歸；二面：具體LR的項目怎么做的，從特征工程到求解算法，怎么解...

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職位：信息流推薦算法一面：xgboost調(diào)參參數(shù)有哪些？和GBDT比較，權(quán)重w怎么得到的，其他也隨便問了下，主要考廣度吧感覺，外加一道算法題，反轉(zhuǎn)數(shù)組的查找，比如5 6 7 ...

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一面：小組長面，比較看中工程能力，感覺沒面啥，問對機器學習和深度學習了解多少，優(yōu)化算法了解嗎，了解那些召回算法？做了一道算法題最長非遞減子序列二面：很大的大佬，海外博士，問了...

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import rerdd = sc.textFile("xx.txt")resultRdd = rdd.flatMap(lambda line:re.split(" |,|[...

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一面聊下項目做法，為何要將CF與LR結(jié)合？推導邏輯回歸；二分查找；shell統(tǒng)計詞頻cat test.txt | awk -F "," '{print 1]++} END{f...