《推荐算法实习》专题

这篇文章本来是要写推荐系统从0-1该如何做，但是发现牛客网上大家更关心的是面试的经验。所以这篇文章就写我做面试官的经验吧。 自我介绍篇（前面一篇文章，已经自我介绍过了，再啰嗦一下）： 我09年在上交读的计算机方向，13年毕业，大四的时候花了4个月时间复习考研，跨考了本校的应用经济学方向，然后又读了3年，16年毕业。 之所以读经济学，是因为那时候听说搞金融的钱多；结果15年股市泡沫破了之后，就没打算

没有笔试，直接一面，一开始面直接就感觉凉。基础不好压力真的很大。 - [ ] 自我介绍，拷打项目，实习 - [ ] 为什么DeepFM的FM测会导致过拟合？ - [ ] DeepFM的LR测有什么作用？ - [ ] 为什么双塔模型不适用于排序？ - [ ] 实习业务用什么优化指标，为什么不用CTCVR？ - [ ] 实习业务做了哪些特征工程，有没有探究特征重要度？ - [ ] 精排模型离散数值是怎

一共只面了两轮，9.3一面，9.9二面，没有HR面，9.20 OC 一面/技术面 2024/9/3 晚上20:00-21:00 自我介绍 腾讯实习介绍 实习过程中做的比较好的部分有哪些 华为框架以及NPU使用过程中遇到的问题 LongLoRA和LoRA区别 大模型和推荐你觉得有哪些可结合的点？商品的理解、描述等 介绍快手实习 在线的效果 这段实习主要的难点在哪里 user会事先做一些embeddi

我正在学习一些hibernate教程，却被默认的批处理大小卡住了。阅读专家关于“Hibernate能否用于性能敏感的应用程序”的评论清楚地解释了重要性，但我试图理解为什么链接中使用了建议值4、8、16或32。 问候塔伦

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背景与挖掘目标 随着互联网的快速发展，用户很难快速从海量信息中寻找到自己感兴趣的信息。因此诞生了：搜索引擎+推荐系统 本章节-推荐系统： 帮助用户发现其感兴趣和可能感兴趣的信息。 让网站价值信息脱颖而出，得到广大用户的认可。 提高用户对网站的忠诚度和关注度，建立稳固用户群体。 分析方法与过程 本案例的目标是对用户进行推荐，即以一定的方式将用户与物品（本次指网页）之间建立联系。 由于用户访问网站的数

Ceph 为普通硬件设计，这可使构建、维护 PB 级数据集群的费用相对低廉。规划集群硬件时，需要均衡几方面的因素，包括区域失效和潜在的性能问题。硬件规划要包含把使用 Ceph 集群的 Ceph 守护进程和其他进程恰当分布。通常，我们推荐在一台机器上只运行一种类型的守护进程。我们推荐把使用数据集群的进程（如 OpenStack 、 CloudStack 等）安装在别的机器上。 Tip 关于 Ceph

当您参加[仅限被邀请的玩家]的派对时，轻触（邀请）即可推荐自己的朋友。主人承认后，会寄出邀请给获推荐的朋友，该朋友即可参加派对。在您想邀请的朋友方格上轻触打勾后，再轻触[推荐]。 承认被推荐的人 派对的主人可承认被推荐的人。参加派对的成员若推荐朋友给您，会通过（新的聊天信息）收到通知。 1. 轻触（邀请）图标。 显示被推荐的人。 2. 在您想邀请的人方格上轻触打勾后，再轻触[邀请]。邀请会寄给获推

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