有人了解吗，刚刚面完一个小时，根本没问八股，就问了一下学习和项目，看面试官解释这个sre相关，还是没有太清楚，实习生是进去做运维吗？我主要想做开发，但是面试官说他们全做开发，有没有佬知道😭😭😭

美团收到offer了，淘天和快手都二面完还在泡池子，想问下万能的牛友们这三个部门哪个前景比较好呢美团到家研发，主要做外卖这块业务快手大数据相关，主要负责快手几乎所有部门的数据治理和清洗，我个人感觉部门还挺牛的淘宝买菜，具体不太了解这个部门咋样，应该就是负责买菜这个板块的 #美团# #淘天# #快手#

快手hr面会挂人吗 过几天要面了好害怕😱

#实习##蚂蚁##算法#电话面试，光速下班。答出来的不说了。两个没答出来的。1）设计损失函数，让第一大的预测结果和第二大的预测结果差值最大化    直接回答的loss加一个-(first - second)，似乎不被接受。请教了一下AI，它提出了一些可能的方法：    penalty = torch.clamp(margin - (first - second ) contrast_loss = 1 / (first - second + 1e-6) => 距离度量形式进行了改编 rank_loss = F.relu(margin-(first - second)) => 基于ReLU的设计，和1差不多        2）KMEANS聚类的时候，如果先验的已知某些结点不是一类，应该怎么做    step1：对于这个策略，我们可以手动选择聚类中心，确保已知的不应属于同一类的点（例如点A, B, C）从一开始就被分配到不同的聚类中。初始的簇中心点一定满足要求。    step2：执行KMEANS常规的聚类过程。并且检查特定点是否在同一聚类：    每次迭代后，查看点A、B、C的聚类标签。如果发现任何两个（或三个）点属于同一个聚类，那么进入下一步。    step3：重新分配点到其他聚类：为了重新分配，首先计算这些点到所有其他聚类中心的距离。选择一个距离第二近的聚类中心（或根据具体情况选择最合适的），将其中一个或多个点分配到该聚类。    step4：更新聚类中心：在调整了聚类分配后，重新计算所有聚类的中心，以最小化整体的代价函数。这通常意味着要重新计算每个聚类中所有点的平均位置作为新的聚类中心。    重复迭代：step234：继续执行K-means迭代，直到满足收敛条件，即聚类中心的变动非常小或达到预设的迭代次数。沉默太久了，真的折磨，不是我能去的公司，太菜。现在回想，其实也不是太难的问题。可能是太紧张了吧。放平心态继续前行