《推荐》专题

面完一小时内流程结束，挂

1.项目 问了问项目 2.八股 无 3.code 一个list，只有一个数字出现过一次，剩下都是2次，并且出现2次的数字相邻，问单次出现的数字的idx是多少，有没有比O(N)更快的算法 提醒下写出了个二分的解法，边界有点多，磕磕绊绊写完了，写了30分钟 写太慢了，感觉要挂了！

美团到店 时长1h，基本没啥八股，项目细节问的很细 1、自我介绍 2、问项目，一直聆听我在介绍项目，中间会穿插一些比较简单的问题，对embedding方式，embedding好处问了一些 3、你的优势是什么 4算法题，合并两个有序数组，要求无额外空间，on复杂度，秒了 5、面试情况 5、反问

一面 1.自我介绍 2.介绍卷积 激活 池化 全连接层含义 3.什么情况下可以不使用池化层 4.项目中使用了什么数据增强技术 5.阐述SVM原理 6.解决过拟合的方法 7.决策树怎么划分特征 8.随机森林有两种随机方式 怎么体现 9.线性模型和非线性模型的优缺点 10.样本数量小且特征数量多时 使用线性还是非线性模型 11.离散特征的处理方式 12.会不会用Linux 13.会不会TensorFl

自我介绍 项目经历 之前项目中使用过hive,spark处理数据吗 auc的定义，如何计算 xgb，lightgbm原理，模型的搭建过程，区别等 正负样本不平衡怎么解决(损失函数，降采样，过采样，模型融合等) 模型过拟合原因，该怎么解决(样本纬度，特征维度，模型维度都回答了一遍) 如何进行特征筛选 了解推荐算法吗 推荐系统构建的整体流程(召回，粗排，精排，重排，每一部分进行了简单介绍) dcn,d

秋招第一面汗流浃背

请问java怎么实现个性化推荐功能，最简单直观的应该是根据标签访问量来判断，有什么专门的算法之类的吗，还是需要使用什么技术或中间件？

寻求推荐用哪款 windows PE USB? 有时公司电脑挂掉需要用PE进去查看情况或是重新安装OS，之前的PE只支持Win7 网上查看的好多看起来有病毒不敢下载

我自己用得操作系统是ubuntu,我想要开发一个react native app,我想问在ubuntu系统分别用什么模拟器跑android和ios的打包文件。 或者react native基于linux有什么好的开发调试工具推荐。 感谢。

昨天傍晚约的今早面试，有点猝不及防 早起下大雨，冒着雨到实验室面试，裤腿和鞋是刚淋湿的，衣服和那啥是没晒干的 耳机还坏了，临时接了个连蓝牙连了好久 面试官来迟了三四分钟，我以为是不要我了，紧张的要死，刚开始说话都有点抖 全程没问推荐系统，感觉有点凉 许愿团子oc，饿了么已经卸载了，点外卖只用美团(oc了我直接吃一周美团)

1. 自我介绍 2. 写一个算法 Q：给一个有序数组arr[ ]，和一个 int target，找到target的左索引和右索引。 例：arr = [1,1,1,1,2,2,2,3,3,3,3,3,5,5,5], target = 3. return left = 7, right = 11; 3. 问简历 3.1 介绍了电影推荐的项目。问了几个模型。 3.2 介绍了强化学习的论文，问了DQN和x

我一直在努力推动我在github上的工作，但我遇到了以下错误：

我有一个比较来自两个不同endpoint的响应的函数。它看起来像这样： 如您所见，调用方可以传入有关如何从两个终结点的响应生成响应字符串的函数。我还有一个响应生成器的默认函数。它们看起来像这样： 这在IntelliJ中编译得很好。然而，当我运行gradle构建时，它失败了，并显示错误 我做错了什么？我在毕业设计中使用了Kotlin 1.6.10。

在这里，我们集成了clevertap sdk，如下所示，不知何故HMS推送工具包msg没有收到：