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360-推荐算法一面算法题：1. 非递归的二叉树中序遍历；2. 指定概率列表，写一个随机采样算法 介绍竞赛 召回的多样性 数据规模 ANN使用的什么工具 点击率预估为什么选择 lgb 排序为什么不使用基于 pair wise 的模型 了解 LambdaMart 算法吗 lightgbm 相较于 xgboost 的优势 了解的其他点击率预估算法 对特征交叉方面的个人理解 wide & d

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最终成绩：前15（靠方案从第18向前摸了个优胜奖） / 1478比赛地址：https://js.dclab.run/v2/cmptDetail.html?id=439源码：https://github.com/LogicJake/2020-Xiamen-International-Bank-Financial-Cup 赛题背景在数字金融时代，大数据、人工智能技术在银行业内的发展日新月异，业内

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过完年以来好像就一直在准备暑假实习的事情，投了不少简历，面试了（和待面试）很多公司，积累了不少面经。虽然面经都在牛客发过，但总信不过把自己的东西放在别人的网站上，这里纯当做个备份吧。 卡牛科技面试流程非常快，基本一天一个流程。面试官和 HR 也很好，主要围绕项目做一些扩展。公司主要算法业务为广告推荐，最近新引入了电商，做商品推荐。实习生可以住公司统一安排的二人间公寓。 一面 介绍比赛项目，前排用的

https://www.logicjake.xyz/2020/04/21/%E5%A4%A9%E6%B1%A0%E4%BA%8C%E6%89%8B%E8%BD%A6%E4%BA%A4%E6%98%93%E4%BB%B7%E6%A0%BC%E9%A2%84%E6%B5%8B-%E8%B5%9B%E5%90%8E%E6%80%BB%E7%BB%93/

最终成绩：62 / 2776比赛地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/introduction源码：https://github.com/LogicJake/competition_baselines/tree/master/competitions/tianchi_car_sale/final 比赛介绍本次新人赛是Da

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最终成绩：11 / 4780比赛地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531830/introduction 这个比赛属于天池办的一系列入门赛的其一，没奖金只有一些小奖品，所以竞争很小。总的来说该方案没有什么耀眼的操作，就是简单的数据处理，暴力特征工程和模型融合，单纯看好久没更博文了，发上来凑个数。 赛题背景赛题以金融风控中的个人信贷

https://www.logicjake.xyz/2020/09/24/2020%E8%85%BE%E8%AE%AF%E5%B9%BF%E5%91%8A%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%A4%A7%E8%B5%9B-%E8%B5%9B%E5%90%8E%E6%80%BB%E7%BB%93/

最终成绩：12 / 10000+比赛地址：https://algo.qq.com/index.html源码：https://github.com/LogicJake/Tencent_Ads_Algo_2020_TOP12 今年腾讯赛一改往年机器学习为主流的状况，纯 id 数据导致特征工程的发力点弱化，整场比赛变成了一场深度学习比拼。不过感谢腾讯提供的机器（Tione真香），降低了参与门槛。

https://www.logicjake.xyz/2021/02/07/%E9%9B%B6%E5%9F%BA%E7%A1%80%E5%85%A5%E9%97%A8%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%96%B0%E9%97%BB%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%AD%A3%E5%BC%8F%E8%B5%9B-%E8%B5%9B%E5%90%8E%E5%88%86%E4%BA%AB/

最终成绩：2 / 5272比赛地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531842源码：https://github.com/LogicJake/tianchi-news-recommendation 赛题背景赛题以新闻APP中的新闻推荐为背景，要求选手根据用户历史浏览点击新闻文章的数据信息预测用户未来点击行为，即用户的最后一次点击的新

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前言这是我接触数据挖掘后的第一个与之有关的比赛，很标准的表格题，业务背景也不复杂，自我感觉非常适合像我这样的新人去完整地了解，熟悉数据挖掘比赛的整体流程。我也是在这次比赛中慢慢了解特征工程的重要性，也了解并应用了一些基础的特征构造方法，也第一次听说并使用（还没探索其背后的原理）那些个 boosting 模型：xgboost，catboost，lightgbm。

https://www.logicjake.xyz/2020/04/16/2020%E8%85%BE%E8%AE%AF%E6%B8%B8%E6%88%8F%E5%AE%89%E5%85%A8%E6%8A%80%E6%9C%AF%E7%AB%9E%E8%B5%9B%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%BB%84-%E8%B5%9B%E5%90%8E%E6%80%BB%E7%BB%93/#%E7%AE%80%E5%8D%95-eda

最终成绩：优胜奖（TOP 4）比赛地址：https://gslab.qq.com/html/competition/2020/index.htm源码：https://github.com/LogicJake/2020-gslab-ml-top4 赛题背景在游戏中，有一些人或组织，通过非法手段获取大量游戏内金币物品等资源，这就是打金工作室（Gold Farming）。他们一般拥有大量帐号，使用外挂或

https://www.logicjake.xyz/2021/09/20/%E4%B8%80%E7%82%B9%E8%B5%84%E8%AE%AF%E6%8A%80%E6%9C%AF%E7%BC%96%E7%A8%8B%E5%A4%A7%E8%B5%9BCTR%E8%B5%9B%E9%81%93-%E8%B5%9B%E5%90%8E%E6%80%BB%E7%BB%93/

最终成绩：第一比赛地址：https://tech.yidianzixun.com/competition/源码：https://github.com/LogicJake/yidianzixun-ctr-top1 典型的点击率预估问题，但是数据量非常大，总共有189766959条训练集，但只有5w条测试集。所以这题采用NN能取得比较好的效果，但由于训练集和测试集分布不一致的问题，有效抽取特征是一个

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教育南京航空航天大学 2019.9 - 专业硕士 计算机技术 研究方向：复杂网络表示 南京航空航天大学 2015.9 - 2019.6 本科 物联网工程 竞赛经历“添翼”杯人工智能创新应用大赛-智慧教育赛道 2019.7 -2019.9复赛第三，决赛三等奖 科大讯飞 移动广告反欺诈算法挑战赛 2019.7 -2019.9复赛第二，决赛亚军 DC竞赛 国能日新第二届光伏功率预测赛 2019.8

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最终成绩：74 / 3395 银牌比赛地址：https://www.kaggle.com/c/riiid-test-answer-prediction 这比赛线上测评采用 API 方式逐步给出测试数据，模拟真实场景下的在线预测，所以基本避免了穿越特征的出现。此外由于在线测评的原因，要兼顾线上特征构造和模型预测的时间复杂度和空间复杂度，一个不满足都会导致线上提交失败。 赛题提供的数据量很大且是典型的

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最终成绩：复赛第二，决赛亚军。比赛地址：http://challenge.xfyun.cn/2019/gamedetail?type=detail/mobileAD 赛题背景讯飞AI营销云基于深耕多年的人工智能和大数据技术，赋予营销智慧创新的大脑，以健全的产品矩阵和全方位的服务，帮助广告主用AI+大数据实现营销效能的全面提升，打造数字营销新生态。 广告欺诈是数字营销面临的一个重大挑战，随着基础技术

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过完年以来好像就一直在准备暑假实习的事情，投了不少简历，面试了（和待面试）很多公司，积累了不少面经。虽然面经都在牛客发过，但总信不过把自己的东西放在别人的网站上，这里纯当做个备份吧。 卡牛科技面试流程非常快，基本一天一个流程。面试官和 HR 也很好，主要围绕项目做一些扩展。公司主要算法业务为广告推荐，最近新引入了电商，做商品推荐。实习生可以住公司统一安排的二人间公寓。 一面 介绍比赛项目，前排用的

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最终成绩：2 / 392比赛地址：https://www.dcjingsai.com/v2/cmptDetail.html?id=410源码：https://github.com/LogicJake/2020-yizhifu-credit-risk-user-identification-Top2 赛题背景央行发布《金融科技FinTech》报告，强调金融科技成为推动金融转型升级的新引擎，成为促

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A*寻路算法要解决的问题就是在有障碍物的情况下，如何快速找到一条到达目的节点的最短路径。 把问题抽象成以下场景：在一个由M×N的方块组成的区域中，绿色代表起始点，蓝色代表无法越过的障碍物，红色代表终点。需要注意的是，我们在寻路的时候无法越过“墙角”，对照到下图就是不能走红色路线，必须走蓝色路线。这是因为在抽象场景下，移动物体是无体积所以可以直接沿着红线穿过去，但在实际情况下，比如无人车寻路，考虑到

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最终成绩：Full榜15，Half榜13比赛地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231785/源码：https://github.com/LogicJake/2020_KDD_Debiasing_TOP13 赛题背景该挑战着重于曝光的公平性，即推荐过去很少曝光的项目，以对抗在推荐系统中经常遇到的 Matthew 效应。特别是，在

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360-推荐算法一面算法题：1. 非递归的二叉树中序遍历；2. 指定概率列表，写一个随机采样算法 介绍竞赛 召回的多样性 数据规模 ANN使用的什么工具 点击率预估为什么选择 lgb 排序为什么不使用基于 pair wise 的模型 了解 LambdaMart 算法吗 lightgbm 相较于 xgboost 的优势 了解的其他点击率预估算法 对特征交叉方面的个人理解 wide & d

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游戏目标为在你的对手之前，在游戏板上水平、垂直或对角地放置连续4个跳棋。轮到你时，把你的一个跳棋“投”到棋盘一列中，棋子会掉落在这一列最底部的空位置。 random随机选取尚有空位置的一列进行投放。 123def my_agent(obs, config): from random import choice return choice([c for c in range(config

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之前博客的服务器不小心被我格式化了，还是搞个静态的托管在 github page 省心。