1. 自我介绍2. 实习项目介绍，问的很细致3.  wide&deep模型怎么得到user/item embedding的？4. wide&deep用的是什么损失函数5. mtl模型了解吗？介绍下mmoe6. 多个任务怎么平衡loss7. relu做激活函数优缺点9.   catboost和 xgboost 区别10. catboost 怎么处理类别变量的11. 然后又问xgboost 怎么处理缺失值的12. xgboost的损失函数是什么13. DIN里activation unit结构介绍一下14. transformer结构中的attention机制是怎么样的15.   神经网络初始化权重为0的影响在关注搜广推算法方向的同学们，想拿到搜广推算法offer，可以私信我了解算法项目辅导，在简历中增加一个高含金量的项目，助你斩获offer~ #面经#  #校招#  #推荐算法#  #快手#

时长：45min1.自我介绍2.项目拷打，其中涉及：    1）冷启动的目的    2）LGB Rank 和 Classification的区别    3）Stacking的核心思想？和Bagging的区别？3.八股：    1）transformer的核心思想？    2）与CNN、RNN相比改进了什么？4.手撕：LeetCode322零钱兑换，写完说思路5.反问：    1）部门业务：做广告的    2）学习建议：面试官说我之前做cv，基础很扎实，但是缺少实习经历，这样对比其他候选人会比较吃亏，建议我找个实习（在找了在找了）

一面  11.14   1h只记下有印象的1.稳定性建设都涉及哪些方面，思路是什么（举例了事故驱动，册侧重问出发点，怎么知道要治理哪些的2.讲定时任务治理做法3.说下我第二段实习所在组系统架构4.调底层搜推接口挂了怎么兜底5.第一段数平实习做的工作内容，说下什么是大数据平台的元数据6.讲ioc7.spring循环依赖算法：找两链表相交节点二面  11.19  1h1.讲实习难点   比较久2.讨论灰度方案3.spring如何集成限流组件的4.单机与分布式限流区别，分布式实现情形下有无去中心化方案5.线程池参数设置思路6.future.get()内部做了什么算法:  数组找不同的数字组合，位压缩二面后大概半小时oc，沪漂2.0启动

到店算法有开的吗