面試錦囊之面經(jīng)分享系列，持續(xù)更新中?

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樓主秋招主要投算法崗（偏NLP方向）和數(shù)據(jù)崗方向，下面分享我的一些面試經(jīng)歷。

一、科大訊飛（NLP）

1. 簡要介紹自己

2. Python里面哈希表對應(yīng)哪種結(jié)構(gòu)，是如何解決哈希沖突的

3. DSSM模型和ESIM模型的區(qū)別

4. Word2vec原理，word2vec和fasttext原理上的區(qū)別

5. Bert原理，bert隨機mask掉15%的詞，為什么要隨機有80%替換為【mask】，10%要替換為別的單詞，隨機10%不替換

6. 文本匹配怎么使用bert

7. 實習(xí)里的項目

8. Xgb原理

9. 編程題：找無序數(shù)量的中位數(shù)，時間復(fù)雜度比排序要快

二、字節(jié)跳動（廣告算法）

1. AUC的原理（衡量分類器排序的能力），計算（100正，900負(fù)，分類器是0到1均勻分布，計算AUC）

2. 樣本不平衡如何改進(jìn)，影響了樣本原本的分布該怎么辦