【虾皮Shopee】暑期一面

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#

1.自我介绍 2.实习内容，测试流程是什么，你在才是过程中遇到了那些困难，如何保证研发自测的效果，自动化测试怎么测的（主要问实习，20分钟左右） 3.数据库索引失效的场景 4.慢sql如何优化 5.手撕：第一道题很简单，最长递增子序列 6.linux常见命令有哪些？ 第二道题，有n个硬币，1，2，5，求m面值有几种组合方式

上个月25号综合面，到现在还没消息……

#软件开发笔面经#秒挂！秋招唯一一次一面挂！当然感觉还是自己的问题约的周六，感觉可能不在工作时间，也没有开摄像头面试流程：自我介绍感觉做的方向不是很匹配就没有太多问八股：机器学习八股都是些常见的知识点，背熟就好比如过拟合、优化器、损失函数感觉这块答的还不错吧手撕：1. 先手撕了一个常见的，leetcode字符串中等题2. “Transformer的参数量”第二个题有点懵了，当时有点没想明白，其实就是类似于CNN计算参数量的题不过也确实没准备~挂的不冤