写一下vivo的面经贡献给牛油吧（sp已拒）
本人是合肥场次的，应聘的职位是广告推荐算法工程师，面试流程是一面技术+HR
技术面大致是先根据简历来问答，然后面试官根据自己写的一张纸上面的问题问答
1、自我介绍；
2、简历上推荐系统的LFM是什么？解释一下（latent factor model，应该大多说不知道）；
3、FM（factorization machine）模型的公式写一下，模型解决了什么问题；
4、DIN（deep interest network）主要使用了什么机制，解释一下，画一下DIN的框图（这个我觉得有点难以描述）；
5、DIN的activation unit的作用；
6、常规问题：一个模型的bais和variance的具体定义是什么；
7、bais和variance哪个比较重要，为什么是trade-off；
8、bais开始的时候很大没问题，为什么开始的时候variance也很小；
9、泛化误差解释（bais^2+variance+noise）；
10、RF和GBDT介绍，RF在属性的随机采样是有放回的还是不放回的；
11、dropout的工作机制，dropout在训练过程如何使用；
12、TCP和UDP的区别；
13、线程和进程的区别，如何实现多线程；
大概就是这些吧，总的来说，基本就是基础知识，没有手撕代码，有点简单
效率很快，一直是vivo的一贯做法，今天早上去听了签约会，说公积金只有5%，工资不能argue
910 5.5的工作强度实在不适合，溜了溜了~~
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