字节推荐算法二面面经

春招已经陆陆续续开始啦,在关注搜广推算法方向的校招/社招/实习同学们,可以了解下算法项目辅导,帮助你在简历中增加一个高含金量的对口项目,助你斩获offer~

1. MAP(最大后验概率)和似然函数有什么关系?
2. 什么情况下,MAP的损失函数可以用NMSE来计算?(高斯噪声)
3. 手写Multi-head Attention
4. Attention的复杂度是多少?
5. AUC是什么?
6. 推荐算法了解哪些?
7. 协同过滤的概念是什么?
8. 如果是一种普适性很强的物品(如:新华字典),怎么设计指标对它降权?
9. AUC怎么推广到非二分类问题?怎么快速计算AUC?

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程序员牛肉:你这简历有啥值得拷打的?在牛客你这种简历一抓一大把,也就是个人信息不一样而已。 关键要去找亮点,亮点啊,整个简历都跟流水线生产出来的一样。
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