我觉得作为平台，一定是要考虑客户的回报的，只有让甲方觉得自己花得值，人家才会复购。其实快手也一直在出价策略上不断优化，从PID、MPC到强化学习出价，相比前两代，强化学习算是一次质的飞跃，因为他能通盘考虑了。不过确实还没有办法完全解决出价的复杂性，所以快手提出了第四代的生成式强化学习，本质就是把生成模型和强化学习结合起来吧。所以我觉得今年秋招想投递快手的同学，而且对这个感兴趣的，我觉得可以重点关注一下，往这方面准备一下吧。（过来人的一点建议哈）还有明天会有秋招直播，可以蹲一波了。

27届java日常实习简历求拷打投了几百份才一个面试😇

平时写东西就很慢，去那里真能完成任务吗而且面试官给我放水了面的时候觉得好难，四轮技术一轮HR，时间从9.17到10.11，平均每轮面试1h以上，每天都在期待 offer。现在却没有那么高兴，有点兴奋还有点害怕，因为所在的部门强度据说很大我要离开绿盟了，缺一个前端实习生，具体看最新帖子，有意向者请私聊我10月24日编【本人已离职，不再接收绿盟简历】呜呜呜呜，永别了绿盟😭补药再私信我求经验求简历求路线了，我简历上的技术栈还没有其他同学的多，真的纯运气，老是被骚扰我觉得很困扰

来自同事的数开面经，速速发出来供大家参考自我介绍了解实习经历针对实习项目，问数据层次怎么分层数据分层的作用针对具体实习项目，说明业务逻辑说明实习项目的“订单量”这个指标从源头到产出的ETL过程针对实习项目，复盘后最大的难点是什么复盘之后有什么收获你刚才说复盘收获是处理小文件，那么spark怎么处理小文件的？处理小文件有哪些方法，举例子hive冷热分离的方法你刚才提到了组里有做ec存储，你了解ec存储吗暑期实习有什么感受，转正了吗 15分钟了解spark的semi join吗，他是干嘛的了解spark的AQE，这是什么你刚才讲AQE提到了广播机制，这个在spark中很重要，讲讲广播过程呢了解网络...