《推荐算法》专题

211本硕，目前研一，计算机相关专业 找的就是搜广推的实习，忘记把本科做的推荐系统点击率预估的毕设写到简历里面了。 一面 1.自我介绍 2.介绍项目：介绍了介绍研一目前做的时间序列预测的项目和本科毕设做的点击率预估 3.问的时间序列预测的模型架构和指标 4.sigmoid函数和softmax函数的区别 5.多头注意力机制里的QKV，缩放 6.快速排序算法 7.反问

快手-20240720-推荐算法(一面) 1.自我介绍 2.针对实习——拷打大模型 3.针对论文——介绍论文 4.正则化：常见的正则化和他们的利弊 4.介绍项目：实习中的大模型推荐具体怎么做 5.问类比到他的图文推荐中怎么用大模型做 6.算法题 快手-20240725-推荐算法（二面） 1.深度模型——推荐——deepfm，deep and wide等等 2.视频推荐怎么做——embedding召

面试时间：4月12日15:00 ～ 16:00 先是自我介绍，介绍完让详细介绍一个项目，期间问项目细节。 然后问基础知识： 介绍一下transformer，attention怎么计算，为什么除以根号dk。 LN和BN的区别，以及为什么cv中用BN，nlp中用LN。 self attention和position embedding是直接相加的，那如果变成concat会有什么影响吗（这个答的纬度变化

在 stackoverflow 上有人提问 程序员应该阅读的非编程类书籍有哪些？ 本来只想整理编程类书籍， 不过突然眼前一亮，发现了《The Art of War - Sun Tzu》回答者的推荐说明引用 Wikipedia 上的： 亚马逊提供免费的　Kindle　版读本：孙子兵法 Much of the text is about how to fight wars without actual

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

本文向大家介绍基于python的七种经典排序算法（推荐），包括了基于python的七种经典排序算法（推荐）的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 一、排序的基本概念和分类 所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。排序算法，就是如何使得记录按照要求排列的方法。 排序的稳定性： 经过某种排序后，如果两个记录序号同等，且两者在原无序记录中的先后秩序依然保

#24届软开秋招面试经验大赏# 认准拉普拉斯，秋招必上岸 就业咨xun可私 整体面试难度一颗星，二面半个多小时。 一面之后第二天通知二面。 投的飞星计划，部门是讯飞研究院，看起来像是给讯飞旗下各种学习机啥的做推荐算法。感觉业务流量很小。听之前实习过的同学说里面用的还是FM。 1 自我介绍 2 项目实习介绍 3 聊聊在阿里的成长，学习到了什么 4 觉得哪段经历对自己最重要 5 看我北上广都呆过，期待

#24届软开秋招面试经验大赏# 认准拉普拉斯，秋招必上岸 就业zi询可私 美团是刚开秋招就投递了，做完笔试第二天就约面了。投的是到家算法，面的好像是到家的广告，不太确定。 美团到家最近在KDD WSDM啥的没少发论文，技术还是比较前沿的。面试难度比较大，一面难度三颗星。 一个小时 1 自我介绍 2 实习项目介绍 3 科研介绍 4 介绍一下多域建模，为什么要考虑这个技术？ 5 认为电商场景和外卖场景

#24届软开秋招面试经验大赏# 认准拉普拉斯，秋招必上岸 这是本人秋招第一个面试的公司。已经是七月份的故事了。 投的飞星计划，面试难度一颗星。 一面一个小时。 自我介绍 项目，实习介绍 微调方法介绍 什么是多域学习 模型预估的目标是啥 推荐的算法链路是啥 介绍一下FM 其它的特征交叉方法 怎么评估模型的性能。 介绍一下过拟合和欠拟合以及怎么解决。 算法题：进制转换。 ps：面试官是个小姐姐，秋招唯

8.3 一面 前半个小时讨论实习项目，但反馈说做的项目对比快手的短视频推荐像玩具。。听到这个感觉已经挂了。 算法题：1. 手写transforner； 2.寻找两个有序数组的中位数（hard？没写出来）。 8.8 二面 前半个小时还是讨论实习项目，这次讨论的比较温和，基本没有答不上的 算法题： 寻找长度为N，只包含1～N-1的数组中重复过一次的那个数，时间O(n) 空间O(1) 在有序有重复数组中

听说写面经可以多拿offer 小红书一共是三轮技术面+HRBP面，整个面试体验很好，官网投完简历两天就面试了，结果出的也很快，几轮的面试官人都很nice。 一面，一小时左右： 首先是做自我介绍，这个可以提前准备一下 介绍简历中写的论文，讲的过程中面试官会提一些问题，问的蛮中肯的，也提了一些建议，沟通很愉快。会问下做的东西在工业界有没有一些应用场景，可以发散的聊一聊 问了下之前在美团实习主要是做些什

前两个流程都被结束了，然后被腾讯视频捞了，之前的面经马上到达字数限制了，所以新开一文记录。 一面时间：4月17日 16:00 ~ 17:00 上来先是做了一下自我介绍 然后开始问实习的项目，让详细的讲，期间就夹杂着八股。 使用的什么loss函数，除了交叉熵损失函数还了解哪些损失函数。 项目过程中有没有遇到过过拟合的问题，什么原因造成的，什么办法解决。 为什么L1和L2正则化能够缓解过拟合的问题。

2018-10-26 前端面试图谱：https://yuchengkai.cn/docs/zh/ 这个项目已经很全面了，是从面试的角度出发的。我自己的项目是，是从基础入门的角度出发的。可以起到互补的作用。 2018-12-07 css的各种效果实现：https://lhammer.cn/You-need-to-know-css/#/ css的各种效果实现（尤其是动画效果），关键时刻能救命。作者内化

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