快手直播推荐算法日常实习一面

code模式:要求写一下核心代码,不要求运行
1.合并有序数组(双指针)
2.搜索插入位置(二分)

1.介绍一下实习过程的整个推荐的链路设置

2.分析一下din的attention和transformer的注意力机制有什么不同,如果要引入transfomer的注意力机制,你会怎么做?

3.在线推理的时延是多少,有没有办法减低时延?

4.实习的模型更新的时期是按天为单位还是按小时为单位?如果线上用户点击产生了一条正样本,模型如何做出反应来学习这个行为?

5.ESMM模型后面的论文了不了解?

6.介绍一下ESM^2​,有没有读过原论文?深挖

7.DeepFM的FM侧是如何计算的?时间复杂度是多少?现场推导一下数学公式

8.哪些特征会来拿做embedding?id类特征会拿来做embedding吗?你觉得是日活千万会产生硬编码吗?为什么?

9.dense类的特征可以拿来做embedding吗?怎么做?你觉得这个效果是语义空间产生的还是参数量产生的?分桶怎么做?

10.解释一下梯度消失?处理策略?

11.手撕一下多头注意力,询问其变体和设计的思路,以及添加策略
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01-11 11:30
门头沟学院 Java
1、实习介绍2、项目拷打-你的工作经历和项目经历中,觉得有哪些具有挑战性的技术难点叙述下?3、你们的医保项目系统每天访问量多少?并发多少?4、你对 Flink、Kafka 了解多少?详细聊一下对 Flink 的使用以及数据处理流程?5、Flink 中间的算子都是用来干嘛的?过滤规则是什么?广播变量的内容和目的是什么?数据是业务数据还是规则数据?6、Kafka 为什么这么快?用了哪方面的技术?7、叙述一下对 Java 里 hashmap 的了解,他用什么存储方式来做存储?8、聊一下你对红黑树的了解?他和普通的平衡二叉树有什么区别?(红黑树保持平衡的效率比较高)9、你对排序算法了解多少?你了解的最快的排序算法是什么?10、你了解的编程语言是 Java,假如你来写排序算法,你要怎么写?11、说下次对 TCP/IP 的了解,以及它的三次握手?12、我们打印日志的时候,Java 的 log 数据,可以用两种方式,一种可以是十的方式,一种是大括号的方式代表变量,这两种方式有什么区别?用大括号表示变量的优点?效率上有什么优势?13、打印日志的时候,debug 和 info 有什么区别,原理懂吗?14、你对 AI 了解多少?有没有了解过 AI 开发?15、你对数据安全和信息安全了解多少?16、你觉得密码应该怎么存储?
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