字节春招推荐算法二面

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1. 实习拷打2. 为什么需要预训练ESMM？3. 多目标双塔粗排模型的理解？4. 粗排样本怎么构造？5. 是否考虑直接使用精排部分embedding？6. L1 和 L2 正则化的区别？它们都能防止过拟合吗？7. 写出交叉熵的公式，并解释交叉熵的推导过程。8. 介绍dropout的作用，训练和测试阶段是否有区别，如何解决dropout预估偏高的问题？9. 如何判断模型是否过拟合？10. 如何缓解过拟合？11. 概率题：计算骰子扔到6的次数的期望。12. 解释AUC的定义，它解决了什么问题，优缺点是什么，并说出工业界如何计算AUC。13. 代码题：计算中缀表达式的结果，包括括号

#JAVA##JAVA面经##JAVA内推# 1. 死锁排查时，你最常用的JDK命令是什么？  回答思路  锚定核心命令：优先选最直接、高频的 jstack（JVM 堆栈跟踪工具）； 解释核心逻辑：jstack <进程ID> 可打印线程堆栈信息，其中会明确标注「Deadlock」死锁位置，以及死锁线程持有的锁、等待的锁； 补充辅助命令：可提 jps（查进程ID）、jconsole/jvisualvm（可视化工具），但核心是 jstack； 举例：执行 jstack 12345 > deadlock.log，在日志中搜索「Deadlock」定位死锁线程及锁资源； 核心结论：最常...

发一下问题给大家参考，攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流实习项目拷打1. BN介绍一下？它的优缺点？什么时候用BN的效果不好？2.  交叉熵损失函数？为什么分类问题用交叉熵而不用MSE？3. RF和GBDT的区别？4. 梯度爆炸问题有什么解决方式？

"各位，今天是本期实习生的最后一天，按惯例做个总结。" 我看着屏幕，手指悬在键盘上，不知道该怎么开始。 三个月前，我带着对"大厂实习"的憧憬走进拼多多，以为自己会像其他同学一样——写CRUD，改改bug，顺便在工位上摸鱼。 结果第一周，导师就把我拉进了一个叫"核心交易链路优化"的项目组。 "这个服务日均请求量千万级，你负责其中一个模块的重构。" 我当时整个人都是懵的。 💭 三个月，我经历了什么？ Week 1-2：从懵逼到入门 第一次看到那张服务拓扑图，密密麻麻的节点和箭头，我甚至不知道从哪里开始看。 导师很耐心...