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面试锦囊之面经分享系列，持续更新中 

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楼主秋招主要投算法岗（偏NLP方向）和数据岗方向，下面分享我的一些面试经历。

一、科大讯飞（NLP）

1. 简要介绍自己

2. Python里面哈希表对应哪种结构，是如何解决哈希冲突的

3. DSSM模型和ESIM模型的区别

4. Word2vec原理，word2vec和fasttext原理上的区别

5. Bert原理，bert随机mask掉15%的词，为什么要随机有80%替换为【mask】，10%要替换为别的单词，随机10%不替换

6. 文本匹配怎么使用bert

7. 实习里的项目

8. Xgb原理

9. 编程题：找无序数量的中位数，时间复杂度比排序要快

二、字节跳动（广告算法）

1. AUC的原理（衡量分类器排序的能力），计算（100正，900负，分类器是0到1均匀分布，计算AUC）

2. 样本不平衡如何改进，影响了样本原本的分布该怎么办