《推荐算法实习》专题

本文向大家介绍javascript实现简单计算器效果【推荐】，包括了javascript实现简单计算器效果【推荐】的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 最终效果如下图-2，有bug：就是整数后点击%号结果正确，如果小数后面点击%的话结果就错误！其他都正常，求指点：input的value是string类型的，在JS中改如何正确处理下图-1中的if部分？？ 图-1 图-2 HTML代码如下 CSS

请问AI推理加速有推荐的书吗？学习路线是什么？

美团 推荐算法一面 一共40min+ 1. 自我介绍 2. 介绍一下在公司做的项目 3. 构建物料池是怎么做的，还有用在什么地方 4. 为什么要用到多线程技术构建物料池 5. 比如年龄这种连续进行分桶离散会有哪些缺点、训练中会如何使用 6. 在线推荐和离线推荐有什么不同 7. 分类、回归用到的损失函数有哪些 8. 模型判断的指标有哪些？说一下什么是准确率 9. 在公司训练个性化推荐模型模型用了分类

本文向大家介绍请你说一说推荐算法，fm，lr，embedding相关面试题，主要包含被问及请你说一说推荐算法，fm，lr，embedding时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 推荐算法： 基于人口学的推荐、基于内容的推荐、基于用户的协同过滤推荐、基于项目的协同过滤推荐、基于模型的协同过滤推荐、基于关联规则的推荐 FM： LR： 逻辑回归本质上是线性回归，只是在特征到结果的映射中

1.矩阵分解用于推荐算法要解决的问题 　　　　在推荐系统中，我们常常遇到的问题是这样的，我们有很多用户和物品，也有少部分用户对少部分物品的评分，我们希望预测目标用户对其他未评分物品的评分，进而将评分高的物品推荐给目标用户。比如下面的用户物品评分表： 用户物品 物品1 物品2 物品3 物品4 物品5 物品6 物品7 用户1 3 5 1 用户2 2 4 用户3 4 用户4 2 1 用户5 1 4 　　

好像是首页自然推荐，流程推进很快，但是面试体验一般，前两面面试官都是在工位上比较吵 一面 聊半小时实习项目，问了比较多细节，但是没抛出啥记忆深刻的问题，全忘了 手撕：一个list里面存放每根木棍长度，问是否能够正好利用所有木棍拼成正n边形。应该是回溯+剪枝，一开始完全没思路，提示回溯之后写了个没咋剪枝的版本，优化预剪枝版本有点写不出来了。。不过第二天一早就通知过了 二面 聊了四十分钟实习项目，没答

讲一下看过的强化和推荐结合的论文 你简历提到的这些经典推荐算法的公共特性是什么？ 离线的模型实际上线 给用户提供一些bad case，影响用户体验怎么办 留存率和模型实际优化的链路特别长，那该怎么办 点击率和留存率不同指标如何统一考虑？ mmoe如何同时考虑这两个指标？ 了解hadoop spark吗？ 算法题：二分查找到AABBCDDFF奇数字符串中的单个字符C 二面感觉问的方向偏重余业务，实际

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

秋招第一面汗流浃背

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)

问题内容： 我已经看到了许多在API上使用注释以将其标记为“需要尽快替换”的示例。 但是，在几乎所有这些情况下，代码开发人员不仅继续使用已弃用的API，而且还抑制了弃用警告。 似乎API开发人员的最佳意图最终是创建更多与已实现的业务逻辑无关的代码- 如果不赞成使用API​​，但在抑制相关警告的情况下继续使用它，则似乎充其量只是代码的降级，并且在IMHO最差的情况下替换不推荐使用的库时，可能会导致应

1.code 二叉树路径和，有点紧张，没有秒了，不过最后还是做出来了，有点尴尬不过面试官小姐姐非常耐心 2.项目 详细问项目 有了解热门流行度偏差如何做吗 有了解序列建模吗 self-attention和target-attention的优缺点 有了解样本太少如何处理吗 3.八股 无 太紧张，code卡了一会，开始说了句贼简单，结果卡了一会，贼尴尬 希望进二面吧