使用fiddler抓取APP的包，APP无网络且部分APP无法被抓包，怎么解决？

推荐系统里粗排和精排打分一致率越高越好吗结论：粗排和精排打分一致率并非越高越好，需要综合多方面因素权衡。以下是具体分析：1. 一致性高的优势▶️提升链路效率：粗排与精排目标一致时，能更精准地筛选出精排认可的优质候选，减少精排计算压力，提高推荐链路的整体效率。▶️减少信息损耗：高一致率意味着粗排能更好地传递用户偏好信息，使精排在有限候选中更准确地排序，降低因粗排筛选导致的优质候选丢失风险。2. 一致性过高的潜在问题⭕长尾商品覆盖不足：精排可能过度依赖头部热门商品，而粗排若完全对齐精排，会忽略长尾商品的潜在价值。例如，某些小众但符合用户兴趣的商品可能因精排未充分关注而在粗排阶段被排除。⭕样本选择偏差（SSB）风险：若仅追求一致性，可能加剧样本选择偏差。粗排训练样本若仅基于精排曝光空间，会忽略未曝光但可能有价值的商品，导致模型对长尾或新商品的泛化能力下降。⭕模型灵活性受限：粗排需兼顾召回结果的多样性和精排的精准性。若过度追求一致性，粗排可能失去对召回结果的独立筛选能力，无法有效平衡不同召回路的差异。3. 合理的一致性策略✔️适度对齐目标：粗排应学习精排的排序逻辑，但需保留一定独立性。例如，通过知识蒸馏、样本扩充等技术，让粗排在精排基础上优化长尾商品排序。✔️多目标优化：引入多目标建模，如同时考虑点击率（CTR）、转化率（CVR）等指标，避免单一追求与精排的一致性。👑动态评估与调整：通过离线评估指标（如全域HitRate、NDCG等）和在线AB测试，实时监测粗排与精排的协同效果，动态调整一致性目标。📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

走完九道关卡：薪资、成长、通勤、氛围、行业、离职率……所有数据都清清楚楚，表格打得明明白白。但在我按下“接受offer”按钮前，我会做最后一件事——闭上眼睛，深呼吸，问自己：“如果明天是周一，我要去这家公司上班……我的感觉是——期待，还是抗拒？”不是理性分析，是身体反应。胃会不会紧？肩膀会不会沉？心跳是加速（兴奋）还是下坠（恐惧）？因为我知道：所有的逻辑可以说服大脑，但只有感觉，能骗不了身体。你在面试时可以微笑，可以在群里说“很开心加入”，但每一个即将迎来周一的夜晚，你的失眠、焦虑、无力感，都不会撒谎。有人为钱忍，有人为成长熬，有人为稳定扛——我都懂。但前提是：你至少在图一样东西。图钱，那就真...

印象最深的一次，是一次线上面试。面试官问我：“你能简单介绍一下自己做过的项目吗？”我说了没两句，突然网络卡住，对方的画面定格在一个点头的动作上。我以为他还在听，就讲了足足三分钟，结果最后发现——我从头到尾都在自言自语。