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淘天二面 廣推(過了)

(上來攝像頭打不開不知道為啥,一直顯示被占用,有沒有老哥遇到過類似的問題。)

面試官遲到了5min,看著年紀(jì)挺大。

自我介紹。

項(xiàng)目提問。

八股。

AUC=0.8表示什么?(不知道。。。)

BN LN RMSNorm 的區(qū)別,(好久沒復(fù)習(xí),有點(diǎn)忘了RMSNorm)

推薦系統(tǒng)有了解過嗎?無。(后面反問被diss了,面啥崗位就應(yīng)該準(zhǔn)備啥。我都是多模態(tài)的內(nèi)容。)

transformer encoder decoder 的連接的部分,QKV分別來自?

有點(diǎn)逆天了,第一次遇到這樣的問題,幸好后面想出來了。

使用sigmoid作為激活,梯度消失是為什么?

sigmoid 的梯度,梯度的取值范圍?

共享backbone,多個(gè)不同的head,不同head的loss不一樣,怎么解決loss沖突的問題?

無算法題。

為技術(shù)終面。

反問:

發(fā)展了這么多年,各種指標(biāo)增長現(xiàn)在是否有限?穩(wěn)定增長。

大模型應(yīng)用是否有困難?是的,現(xiàn)在應(yīng)該還沒有用的很好的。我們這邊也是用大模型做表征,進(jìn)行推薦和搜索。

實(shí)習(xí)生能否接觸核心業(yè)務(wù)?沒有核心不核心,都是要干活的,不發(fā)論文。

有沒有對我的建議?應(yīng)該準(zhǔn)備一下推薦系統(tǒng)相關(guān)內(nèi)容。說整體還可以。

問我想干啥,我也不知道想干啥。。。(網(wǎng)上的就業(yè)帖子看多了,感覺都是坑

75%概率過吧。

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發(fā)布于 04-21 16:26 北京
蹲蹲
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發(fā)布于 04-19 10:43 四川

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1. 基本情況方向:數(shù)據(jù)工程,時(shí)間:40分鐘結(jié)束、16:00開始,無手撕,多場景2. 自我介紹3. 一些能夠回憶起來的(或許有不正確的地方):(1)提問R:你這個(gè)項(xiàng)目是課程作業(yè)還是什么?R:那你說說Hive和ClickHouseR:你談到了OLAP,那和OLTP有啥區(qū)別?R:沒了?ClickHouse適合那種場景?R:可以用作實(shí)時(shí)數(shù)倉嗎?R:課程中有數(shù)據(jù)庫相關(guān)的嗎?只有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法?R:MySQL系統(tǒng)學(xué)習(xí)過嗎?R:數(shù)據(jù)怎么導(dǎo)入到ClickHouse的?R:直接到ClickHouse?R:數(shù)倉分層?四層講講。R:那為什么要分層呢?DWS已經(jīng)差不多了為什么還需要ADS呢?R:場景題:在你的表上新...
???61513826號:A場景題:數(shù)量統(tǒng)計(jì)不說了;退貨平均時(shí)間:先溝通清楚,月平均退貨時(shí)間算不算上不退貨的用戶,不算的話,就只計(jì)算退貨用戶;一個(gè)用戶的退貨時(shí)間減去到貨時(shí)間拿到這件商品的退貨時(shí)間,然后計(jì)算每個(gè)退貨用戶的退貨時(shí)間,AVG開窗partition by月份,計(jì)算出每個(gè)月的平均退貨時(shí)間。如果要算上不退貨的用戶,也就是讓這個(gè)用戶的退貨時(shí)間是0,然后對所有用戶計(jì)算AVG同上。 B場景題:結(jié)合下面他提示你再想想數(shù)據(jù)傾斜,其實(shí)這道題是想靠你數(shù)據(jù)傾斜怎么解決;本來是一個(gè)商品購買信息表,記錄商品信息和購買者信息,如果給購買者信息加上性別,要求算出每個(gè)商品不同性別的購買人數(shù)。百分之八十女性用戶,所以如果單純對表進(jìn)行分組聚合,會產(chǎn)生數(shù)據(jù)傾斜問題,由分組聚合產(chǎn)生。五種辦法可以解決,兩種hive參數(shù),三種SQL,往SQL方向聊,以防他追問參數(shù)底層,參數(shù)這種東西最難聊了,別給自己挖坑
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