b站广告推荐算法实习面经
由于二面被虐了两个多小时，充分暴露了我各种不足之处，感觉有必要记下来待以后查漏补缺qaq
一面：
快排和一道lc困难题（在面试官提示下做出来的
项目介绍
我所知道的卷积种类
SVM推导
别的不记得了，反正不难~
二面：
最长前缀（前缀树
linux命令
线程进程以及python的GIL
多卡训练
深挖模型的具体细节
cnn vs dnn（网上说的好处一般是突破尺寸限制，但是面试官要的答案不是这个，具体花树好像有讲
优化模型效果的方法
batchnorm能提升效果的原理，从梯度下降法角度解释
模型权重初始化的方法以及理由
逻辑回归的损失函数推导
如何用逻辑回归分类非线性的样本分布
概率论相关、卡方检验、协方差
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