并发可以是并行吗?

#钉钉##暑期实习##面经##推荐算法##推荐算法面经#-形式：电话面试-时间：2024年4月9日 10：00，总计38分钟- 题外话：是否放实习，实习时间、有无offer- 自我介绍- 项目- 论文- 正负样本构建: 随机负采样、热度降采样、曝光未点击、点击上方- UserCF和itemCF的区别和原理- 多目标- 召回和排序的指标，怎么度量性能- 假如系统上线了，效果不好，怎么定位是召回还是排序的问题- 冷启动怎么解决- GBDT和XGBoost为什么就能拟合的比较好。    - boosting方法，前向传播+加法计算，第m棵树学习前m-1棵树的残差，逐渐增强对hard数据的关注。- 那么加深树的深度，是不是效果就更好    - 训练集表现好，过拟合。- 如何应对树模型的过拟合。    -shrinkage参数或者叫学习率    -正则化项    -树的剪枝策略，前剪枝和后剪枝    -子采样    -早停-boosting和bagging的区别：低/高偏差、高/低方差；加法模型/投票-激活函数的选择-激活函数不可导的点怎么处理- 无手撕，居然无手撕- 反问：1. 团队规模2. 业务方向3. 后续提升的建议：推荐方向，比较的贴近业务，你需要到业务中碰到和想到一些问题，细节上可以做深一些。每一个场景中有自己的特点和东西，别人场景有效而不work的，需要明确问题所在；你之后在业务中对这一块应该会更有体会。======================ohhhh，没有手撕，时间也比较短，感觉像KPI。答的也不是很好，大概率寄。找暑期实习前，没有实习经历，等于废废的了。======================更新：刚写完面经，已挂😂😂

数字倒序输出3个线程打印1-10场景题，让理解加价购买和满减后，均摊到每个商品的价钱缓存穿透，击穿，雪崩，怎么防止rabbitMQ和rocket的区别数据库的索引数据库分库分表数据库事务和锁数据库唯一键问了下项目感觉都是一些讨论，具体的问题不多，一直问答不会为止

无八股，几个场景题，比较偏聊天，好像对我研究方向很感兴趣，问我是不是手有offer，然后他说去催一下hr，感觉挺有意愿的。听说公司营业不太行，去年每个季度都在亏损，还没有年终，强制996，有人了解智慧交通这部门可以嘛？

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