上海互联宝地转租

希望一切切都好好的，三月底前给个大厂的日常offer吧

以一句诗开启“一身清贫怎敢误佳人”，当这句诗映入眼帘，一种无奈与心酸便扑面而来。它宛如一道鸿沟，横亘在爱情与现实之间，让无数人在情爱的漩涡中挣扎徘徊 。在很多人的认知里，这句诗仿佛是在说，当自己还身处贫困，一无所有时，是没有资格去追求爱情，更不敢去耽误那个美好的她。但事实真的如此吗？爱情与物质、与现实之间，到底是怎样千丝万缕的联系呢？现实中爱情的无奈物质与爱情的天平在繁华都市的角落，晓妍和宇轩曾是一对令人羡慕的情侣。晓妍出生在富裕家庭，从小衣食无忧，对生活品质有着较高的追求；宇轩则来自普通家庭，靠着自己的努力在城市里打拼，虽然努力工作，但收入仅够维持基本生活 。起初，爱情的甜蜜让他们忽略了彼此...

一面 1. 美团推商品和抖音推视频推荐区别？（美团大多基于item相关性）2. 为什么你觉得美团推商品和User相关性不那么强？3. 如果用户未点击商品购买，首页怎么推荐呢？4. 小红书也是双链，美团和小红书有什么差异需要注意？5. 这两个都是回归问题，当然也有分类问题6. 建模时长目标和分类目标有什么好的方法？损失函数有什么需要注意的？7. MSE相比RMSE有什么弊端8. 更具体一点，不同损失函数推荐出来有什么区别？价格分布之类的？9. 介绍自己的项目10. 对抗样本攻击成功率低可能是什么问题造成？11. 在你的领域不用太考虑特征重要度这个问题？12. 聊项目论文，怎么扩展到其他领域13. 手撕：逆序对二面1. 无监督学习的loss怎么设置2. 无监督表征学习3. Transformer解决了什么问题，怎么解决的4. Transformer中增加head数目，计算量怎么变化5. Transformer结构说一下6. 单头也能解决长距离相关问题，为什么用多头7. NN神经网络怎么做初始化？有什么tricks（网络可能先宽后窄再宽）8. Xavier初始化9. 优化器有哪些？10. Adam和SGD相比有哪些改进？11. 收敛速度和方向上有什么改进12. 动量是怎么使得函数越过局部最低的？13. 手撕：滑动窗口（不小于target的最短子数字长度）三面1. loss函数和学习率的关系2. 学习率和损失函数之间的李普希兹连续性3. Transformer多头注意力机制的计算复杂度4. L2norm在双塔召回中的作用5. Mse和cross-entropy，MSE用在分类任务上有什么问题？6. 对比学习？

实际上，只要你做好了充分的准备，特别是通过多次模拟面试来练习，就能大大提升自己的自信心和应对能力。以下是几点心得：熟悉流程：模拟面试能让你提前适应真实的面试环境，了解面试官可能会问的问题类型，从而减少陌生感。提高表达：通过不断的练习，你可以更加流畅地表达自己的想法，逻辑清晰地回答问题，展现出最佳状态。发现不足：每次模拟都是一个自我审视的机会，能够发现自己在回答问题或沟通技巧上的不足，并及时改进。增强自信：随着模拟次数的增加，你会逐渐克服紧张情绪，在真正面试时更加从容不迫。面试机会有限且宝贵，我们要把握好每一次机会，牛客近期推出的【牛客 · 模拟面试活动】非常适合当下准备面试的应届生们，点击下方...