2020-02-16 10:59 腾讯_数据平台部_算法工程师

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stochastic multi-armed bandits, regret minimization

chernoff bounds

$P(\hat{\mu_{n}}-\mu > \epsilon) = P(\lambda(\hat{\mu_{n}-\mu})>\lambda \epsilon)$

运用Markov inequality

$P(\hat{\mu_{n}} - \mu > \epsilon) \le e^{- \lambda\epsilon}\mathbb{E}[e^{\lambda(\hat{\mu_{n}-\mu})}]$

最后根据 $i.i.d$ 可以得到

$P(\hat{\mu_{n}} - \mu > \epsilon) \le e^{- \lambda\epsilon}\mathbb{E}[e^{\frac{\lambda}{n}(\hat{\mu_{n}-\mu})}]^n$

Hoeffding's equality
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Stochastic mult-armed bandits
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04-19 11:34

重庆大学 Java

滴滴-一面-4.16

面完秒约当天二面自我介绍你的项目是只在本地部署，还是真的部署到线上有人在实际使用？你项目里提到的 QPS 数据是怎么测试出来的？你在学校有没有做过学校要求的其他项目，或者打过比赛？介绍一下 MyBatis 和 MyBatis-Plus 的区别？你在项目中是如何使用 Nginx 做反向代理的？你项目的前端是怎么部署的？介绍一下 ThreadLocal 的底层原理，以及有什么可能的问题（如内存泄漏）？介绍一下布隆过滤器及其底层结构？也会发生什么问题（误判）及如何解决？你的布隆过滤器是手写的还是使用的现成组件？你项目中的乐观锁是怎么实现的？MySQL 中的乐观锁具体是怎么实现的？需要用到版本号字段相...

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04-23 03:55

中山大学算法工程师

当了2年面试官后，我总结了候选人被刷掉的7个隐藏原因（大部分人不知道）

前言我在某互联网大厂做了2年技术面试官，平均每周面3-4个人，累计面试了300+位候选人。有一个现象让我印象深刻：很多候选人技术能力其实不错，但面试结束后我给出的评价是"不推荐"或"待定"。候选人可能永远不知道自己为什么被刷，因为HR只会说"综合考虑后……"。今天我把这些隐藏的扣分项全部公开，帮你避开那些"你不知道你不知道"的坑。原因1：自我介绍超过3分钟面试官的耐心比你想象的短得多。自我介绍超过3分钟，我已经开始走神了。我面过一个候选人，自我介绍讲了整整6分钟——从大学专业讲到研究生方向，再讲了3段实习经历的细节...

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03-24 00:42

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04-19 11:34

重庆大学 Java

滴滴-二面-4.16

Nginx 是七层代理还是四层代理？你用过 LVS 吗？你的后端跑了两个 Tomcat 服务，在分布式架构下，Session 的会话保持（一致性）是怎么做的？什么是缓存穿透？简单讲一下你的项目中是如何用布隆过滤器解决缓存穿透问题的？场景设计题：如何设计一个海量日志采集系统（要求：日志尽量不丢、中间需拦截并添加流量/用户特征等处理、未来支持动态扩容）？谈谈你的技术架构设计思考。在业务代码中通过 AOP 记录完日志后，具体该如何将这些日志传输并提交到那个独立的日志服务上？如果该日志系统要求对接全集团的服务，日志量极大且 QPS 极高，应该如何设计高吞吐架构？如果在日志系统引入 Redis 缓存“热...

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