许愿携程🙏

一、手撕1.题目：215 第k大的数2.涉及知识点：快排、归并排序3.考察类型：ACM二、项目和八股1.围绕uplift模型项目的介绍和本人研究专业的介绍embedding，sparse&dense模型，但似乎面试官不太了解这种深度学习模型的训练方式，他更多聚焦于随机森林算法，和我做的uplift模型的技术栈不太一样22年阿里论文，DESCN，论文中涉及的模块设计2.训练样本是否RCT，有没有引入观测数据3.AUCC和AUUC的联系与区别4.X-learner的认识

完整 timeline 如下：11.11日 一面11.13日 二面，面试结束十分钟后秒过11.14日 上午三面，下午HR面，当晚开始offer审批11.18日 收到正式offer感谢百度收留TvT，面试体验非常丝滑，这段时间的努力终于有了结果game continues！！

pandas入门级高频操作 #读取数据 pd.read_csv(file.csv) #取列 df['col1','col2'] #条件筛选 df[df['col1']=='xx'] #缺失值删除：删除name为空的行 df.dropna(subset = ['name']) #去重 df.drop_duplicates(subset = ['col1']) df.duplicated() #布尔值，行是否重复 df['col'].duplicated() #布尔值，列是否重复 #重命名 df.rename(columns = {'col1':'recol1','col2':'recol2'})...