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LJ10211289@LJ10211289
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“中关村这边，不在腾讯北京总部大厦 【 在 silicat 的大作中提到: 】 : 请问下工作地点在北京总部吗？”
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“不好意思，暂时没有社招计划 【 在 xywm 的大作中提到: 】 : 有社招吗？”
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“语言没有具体要求，非要说一种的话，最好对c++比较熟悉。 【 在 littlebean 的大作中提到: 】 : 请问下语言要求是什么”
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“不是散招，是暑期实习 【 在 lance6716 的大作中提到: 】 : 这是散招吗”
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“建议先打好相关知识基础，欢迎以后有机会再来试试哈 【 在 xiaoyang12 的大作中提到: 】 : 只会Java，而且推荐算法刚起步，研一，本学期后可全勤，可以有有机会嘛？”
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“建议还是看看xgboost的论文XGBoost: A Scalable Tree Boosting System，里面有详细的理论推导，相信你会有新的认识和收获的”
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“数据倾斜？？？”
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“那按照你的思路，先把这个max函数的对各个变量的偏层数求出来吧：） 【 在 decayed 的大作中提到: 】 : 对的～但hinge loss一般写成max(0,sj-si+1))，这样就可以直接用梯度下降做了，没有限制，这是我的理解哈，不知道对不对~（si=wi*xi+b）”
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