腾讯大搜算法暑期实习三轮凉经
3.13一面 1h
经典自我介绍，介绍实习论文
1. 问了一些机器学习的基础知识，过拟合欠拟合，逻辑回归，损失函数等，这部分答的应该比较好。
2. 介绍论文，问了论文创新点和一些细节
3. 对实习经历进行深挖。问了一些模型的实效性问题，以及算法框架，上线效果的问题。
4. 算法题：删除链表节点，秒了
反问，没啥问题第二天早上过了。
3.15 二面 1h
又是经典自我介绍，介绍各种东西
1. 深挖实习项目，项目用到的算法都比较老（打杂仔，懂得都懂，也不敢用我自己发明的新东西），被质疑为什么用这么老的技术
2. 介绍item2item，优缺点
3. 分析item2item和user2item的区别
4. 介绍一些排序模型，当时选了FM和deep and wide。
5. 介绍双塔模型，包括他的损失函数，训练方法（三种方法）
6. 聊一下对chatGPT的看法，开放题，一顿输出。
7. 代码题：一个很简单的题，但是因为那天太晚了，而且是个贪心题。一时没想到贪心策略，直接人麻了。面试官还安慰我说没事，会综合考虑的 老脸丢尽了。
8. 反问
本来以为挂了，没想到泡了一周之后约三面了
3.23 三面 1h
这次被面试官薄纱了
上来质疑我是非科班的，问我有啥优势。这个时候就感觉我已经凉了。
问我力扣刷了多少题，我说500多，他笑一笑，这次面试也没考我代码
基本没问我的简历
正题开始：
1. 介绍排序算法，讲了桶排序
2. 介绍topk怎么求，说了四种办法
3. 介绍KMP算法，我说完之后面试官好像还有点意犹未尽
4. 问我写过什么项目，用过什么语言
5. Python和go的区别
6. TensorFlow paddle pytorch区别
7. 怎么理解高并发
8. pytorch自动求导机制
9. 过拟合欠拟合
10. 机器学习因果推断（wc，人傻了）
11. AB实验
最后问我实习时间
这把面试真是上强度了 属实遭不住
三面完五天后挂了
#面试题刺客退退退# #软件开发2023笔面经#
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