高通 美团 cv算法实习

换了个部门重新面1. 介绍实习做的东西，平台怎么做的，缓存预热怎么做的，大key问题怎么治理的（深吸一口气，开始吟唱）2. rpc与http区别3. 配置中心原理4. canal原理5. 缓存击穿与缓存穿透解决方案6. 算法：三数之和基本都在问实习，少量八股穿插在里面

面试官人很友好先自我介绍，开始问项目机器学习和深度学习的异同opencv常用算法有哪些？数据增强的方法有哪些？yolov3和bisenetv2的优劣讲几个机器学习的算法说到决策树和随机森林，他们有什么异同出题：如果是多特征，要多分类，采用什么算法合适？出题：移动端部署模型的难点有哪些？怎么具体解决？数据结构：链表和队列的概念#牛客AI配图神器#

美团暑期实习笔试a几道能进面？

应该都是最核心的部门，这几个都拿到offer了，基本都是1-2轮技术面。之前的实习做的是美团的推荐广告业务，所以问项目的话也是针对广告的技术。感谢各位大佬提出的简历修改建议，学习到了很多，整理一下面经攒人品，今年秋招的同学可以交流一下。虾皮推荐介绍上一段实习项目收益是由什么带来的，出价提升是否会导致ROI降低 b. loss是list-wise还是point-wise（单点预估的话，是不是模板里面广告位多的list loss更大） c. 如何进行校准了解过哪些推荐网络结构介绍youtubeDNN结构介绍熟悉的loss functionbatch normalization和layer norm...