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1、自我介绍2、介绍实习的推荐项目3、推荐系统离线都看什么指标，这些指标有冲突怎么办？4、新item如何做冷启动？5、pointwise, pairwise, listwise区别？为什么精排用pointwise6、推荐和广告有什么区别？6、如何提高推荐的多样性？7、排序模型离线指标和线上效果不一致如何处理？8、推荐上怎么引入搜索的一些相关信息？9、leetcode 56：合并区间在关注搜广推算法方向的校招/社招/实习同学们，想拿到搜广推算法offer，简历中没有岗位对口/高质量的项目经历，会较难通过面试甚至难以进面。同学们可以了解下算法项目辅导，在简历中增加一个高含金量的项目，助你斩获offer~ #面经#  #校招#  #美团#  #推荐算法#

面试的过程中感慨了平台的重要性，之前做的东西都太表层了，有时候可能一个平台才可能会有这些实际的应用场景二轮技术面（面试官职位应该比较高，并不会问八股文，全程问项目，和非常底层的知识，和一些整体的思考，奈何自己水平不够，我会附上我当时的回答，简单的记录一下给各位牛友参考）1. 自我介绍 我喜欢简单的自我介绍，就说了一下自己毕业时间，掌握哪些技术，公司参与过公司内部使用的系统，也参与过面向用户app的服务端开发工作，然后说了本次的求职岗位2. 独立负责这个项目的时候，你为什么要使用spring boot架构？ 回答侧重点：理论上市面上最成熟的架构，本身支持自动配置减少自动配置的工作，可...

海康很奇怪做完ai面和笔试之后来了个电话拷打多模态大模型，包括llama结构，好的模型剪枝优化方法，qkv矩阵，如何减少模型训练时间（有些忘记了）很极限地电话拷打很多问题然后线下面试纯kpi的感觉，介绍项目，不拷打，认可微笑线上二面，介绍项目，拷打代码，问时间空间复杂度第一个代码是给数据（股票）输出最大利润第二个代码是把二叉树（不完全二叉树）按先序遍历顺序展开，储存为treenode（仅right=node，left=none）复杂度为O(n)（后续不知道 我大概没有后续，见前文

面经：1. 多线程打印整数2.链表合并3.写一个生产者消费者模型：思路 wait() 和 notify() 方法来实现4.sql题：求和 排序 分页2024.6.20一面项目拷打。之前做的没什么难度，问项目难点，说了我觉得是难点的东西，但是其实解决了也没有多难，但是还是要说八股文：Java的异常体系为什么要有异常finally（这个面试官追问，你确定他会不管怎么样都会执行吗？为什么）深拷贝浅拷贝深拷贝的应用场景数据库索引索引的数据结构什么数据库用了哈希索引mysql数据库的索引结构B树的特点索引失效的场景git的常用指令git mergelinux:查询cpu利用率最高的进程linux:查询日...