26 推荐算法 日常实习

春招已经陆陆续续开始啦，在关注搜广推算法方向的校招/社招/实习同学们，可以了解下算法项目辅导，帮助你在简历中增加一个高含金量的对口项目，助你斩获offer~1、问实习内容，商品量级，召回中相关性分档怎么做的，会不会出现query太不规范不能match到商品，怎么解决？我们的场景是否每个query和item都能匹配到相关性分数？2、精排模型我们用的baseline是什么，怎么用query和行为序列做的target attention，行为序列怎么截断的，最后如何用query打压搜索结果的推荐多样性？3、对搜广推的投放链路了解吗？多任务模型有哪些？分别有什么优缺点？4、有哪些序列建模的方法和模型5、问了sim的详细原理6、说一下gbdt的全部流程，能做分类任务吗，怎么做7、手撕一道中等难度题

oppo二面1自我介绍2本科有参加项目或者比赛吗？3展开讲解一下硕士学位论文。课题目前什么进度？现有算法缺陷是什么，用人工智能做是创新点吗，怎么想到的？需要做实物吗？这个研究是理论封存还是有实际的工程价值，有相关的项目背景吗？做项目或者科研，刚开始拿到项目时，有会给自己定更高的指标的情况吗？加工误差在实际过程中怎么解决的？4经历偏天线，从个人发展来说，你怎么看天线射频领域？5本科，硕士学习中有遇到让你挫败感的事情吗？6项目是个人做的吗，还是一个团队做的？7最近一年除了毕设，有对生活学习有什么规划吗？8有了解oppo的一些产品吗？oppo hr面1自我介绍2为什么应聘oppo，对oppo的了解。...

距离春招开始还有1个月的时间，在关注搜广推算法方向的校招/社招/实习同学们，可以了解下算法项目辅导，帮助你在简历中增加一个高含金量的对口项目，助你斩获offer~阿里推荐算法一面1. XGBoost只能用于数值的残差估计吗，可否用于特征2. bagging和boosting的区别3. 聊聊自己知道哪些推荐系统的深度学习模型4. MMoE如何保证每个专家的随机性（有共用的专家）5. multi-head attention如何保证每个head的随机性（只有初始化）6. 最长递增子序列7. 如何找到一个数组的中位数阿里算法二面：* 随机森林如何保证每个树的随机性* 假设给你两个链表，如何找到公共节点，只能是Y字型的* 54张扑克牌抽出一红一黑的概率 #春招#  #面经#  #校招#  #推荐算法#

阿里云暑期实习面经（阿里云C++二面面经）写面经攒人品。面试官先介绍了一下业务，然后让介绍了一下项目1.智能指针2.栈和堆的区别3.c++和c的不同4.用const的目的5.指针和数组的区别6.重载和重写的区别7.定义指针时要注意的问题8.c++内存分配9.new/delete和malloc/free的联系及区别10.c++是类型安全的语言吗（面试官提到了动态联编和静态联编）11.main函数前会有其他函数语句被执行吗12.虚函数实现13.tls握手14.手撕算法冒泡排序了解了一些密码学的相关知识，后面就属于聊天了。面试官依旧人很好，给予了很积极的反馈，说了一下笔试的问题，给了一些建议。阿里云...