1.rnn真的就梯度消失了吗？  2.lstm到底解决了什么？解决了梯度消失？   3.LSTM三种门以及sigmoid函数对每个门的作用  4.Self-attention的Query，Key，Value分别是什么   5.Slef-attention的乘法计算和加法计算有什么区别？什么时候乘比较好，什么时候加？为什么要除以一个根号？    6.LSTM中各模块分别使用什么激活函数，可以使用别的激活函数码？   7.多头注意力机制的原理是什么？   8.Transformer用的是哪种attention机制？   9.画一下Transformer结构图   10.word2vector 如何...

百度 一面   1. 比赛的特征工程怎么做的？   2.     为什么用XGB做融合？   3. 1w多条数据，XGB的参数怎么调啊？   4.     训练了多少棵树？   5.     有没有出现过拟合出现？   6.     欠拟合和过拟合？   7. 解释为什么数据不做任何处理会导致模型过拟合？   8.     讲一下XGB   9.     树模型的剪枝算法，完整剪枝流程   10.  剪枝的指标，是什么依据   11. L1和L2正则化   12.  讲一下Bagging   13 . RF跟XGB哪个更深？   13. LR里面做归一化、离散化之类的好处   14. LR的损...

本人是21届秋招拿了百度的offer，实习过几个月，对校招啥的还算有些心得，如果22届的同学有需要的可以找我帮忙看简历，早面试早拿offer，赶紧来吧" src="https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20191018/63_1571399346072_59B2900AA03CB2182A51CDB520B535B6"/>" src="https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20191018/63_1571399422370_9EB60BC8BF2B004E...