算法岗面经总结（华宇元典）

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一面（2019.9.16）

1、自我介绍；

2、实习项目挨个介绍，并针对细节提问；

项目一：怎么Random Forest进行特征提取？特征如何构建？

项目二：居间度是怎么解释？喜好关键词表怎么建立？为啥要用TF-IDF相乘作为匹配度进行推荐？

项目三：音形码解释一下？词向量怎么表示文本？

科研论文：发了这么多论文，给我讲一篇吧？

3、Bert了解过么？fine tuning后评价过其性能么？

4、关于损失函数有了解么？写下交叉熵的函数并解释下交叉熵函数为什么能用作损失函数？

5、调参时，随机森林有哪些参数可以调？

6、树怎么剪枝？那两种方法？

7、怎么防止过拟合？

8、self-attention讲一下？

9、手撕代码：

1> 给定若干个文档，请找到某个词出现在了多少个文档中？（Python编程）

参考了某些文章后解法大致如下：

第一步：先对若干文档进行预处理，并以“文章id + ‘\t’ + 该文章第一行 + ' ' + 该文章第二行... ”的格式输出。

import os
import sys

#获取存放若干文档的目录
file_path_dir = sys.argv[1]       

#读取每篇文档的内容
def read_file_handler(f):
    fd = open(f, 'r')
    return fd

file_name = 0

#遍历存放若干文档的目录下的所有文档
for fd in os.listdir(file_path_dir):
    #获取每篇文档的路径
    file_path = file_path_dir + '/' + fd     
    #存放每篇文档的内容
    content_list = [] 
    
    #读取每篇文档的内容
    file_fd = read_file_handler(file_path)

    #将每篇文档里的所有行内容去首位空格和换行符后添加进List集合
    for line in file_fd:
        content_list.append(line.strip())    

    print('\t'.join([str(file_name), ' '.join(content_list)])) # 格式：文章id + ‘\t’ + 该文章第一行 + ' ' + 该文章第二行...

    file_name += 1

第二步：对所有文章的单词作map处理，每篇文章的单词需作去重处理，这样再对每个单词后添置1，表示包含该单词的文章数。

import sys

for line in sys.stdin:
    ss = line.strip().split('\t')
    if len(ss) != 2:
        continue
    file_name, file_content = ss
    #将一篇文档的单词放到一个list中
    word_list = file_content.strip().split(' ')
    #对一篇文档中单词去重
    word_set = set(word_list)
    #将一篇文档去重后的单词以‘\t’间隔输出
    for word in word_set:
        print('\t'.join([word, '1']))

第三步：对map输出的结果，合并相同的单词key的value值，统计包含该词的文档总数。

import sys
import math

dic = {}

for line in sys.stdin:
    ss = line.strip().split('\t')
    if len(ss) != 2:
        continue
    word, val = ss
    
    if not dic[word]:
       dic[word] = val
    else:
       dic[word] = dic[word] + val 
#打印所有单词出现的文档总数
for key in dic:
    print(key + ':' + dic[key]) 

参考文献：https://blog.csdn.net/u012369535/article/details/88018178

2> 给定一个字符串，请返回无重复元素子串的最长长度？（Python编程）

建议参考：https://blog.csdn.net/Vensmallzeng/article/details/87597504

日积月累，与君共进，增增小结，未完待续。