字节推荐系统 日常实习三面面经

数据开发-直播业务突然被捞1.自我介绍2.项目是根据什么业务场景来划分的3.对Hadoop的理解4.讲一下MapReduce的执行过程5.shuffle的必要性6.维度建模是怎么建模的，事实表和维度表有什么区别7.星型模型和雪花模型区别8.讲一下对维度的理解，如果从视频和观看时间来看，会怎么去区分事实和维度9.手撕1)观看不同视频个数前五2)观看不同视频个数大于五十的女生用户中，视频完播率前几的用户，完播率等于视频播完的个数/观看视频总个数讲代码过程又问了一点，数据去重的方法，count distinct 和group by区别

在如今互联网大厂面试环节中，现场手撕代码已经成为了每位面试者必须要经历的一关。目前85%以上的互联网公司都将面试者的现场编程能力作为能否拿到Offer的核心评价指标。如果可以在规定时间内流畅、顺利完成面试官给出题目的候选人，拿到高质量面评的概率要比其他人高出很多。 本文作为《一站式智驾感知算法求职宝典》专栏中CV&感知算法面试常见手撕代码题目汇总系列的第五篇文章，本篇内容包含：单类别的交叉熵损失函数实现、多类别的交叉熵损失函数实现、计算任意两个凸多边形的IoU实现三道算法手撕代码题目，并给出了参考实现代码。CV&感知算法面试常见手撕代码题目汇总系列将会持续为大家收录和整理互联网...

1️⃣自我介绍：【⌚️10分钟】点评：流水账，有些磕磕绊绊，自我介绍环节的项目介绍的很详细，非常冗余。优化：写逐字稿，背诵，提升语言表达能力。2️⃣经常问题的问题优化：【⌚️20分钟】1：transform结构了解吗？回答点评：回答的很简单，5分吧，说了transform的结构是encode-decode结构，分块，每个块里面有四个组建，MHA、FFN、LN、残差链接，介绍和理解不深刻。提升指导：梳理回答逻辑结构，讲解MHA、FFN、LN、残差链接的添加逻辑和含义，其中MHA给出代码层面理解，从2分钟的回答变成6分钟的回答。2：多头自注意力机制是啥？公式是啥？代码你会写吗？回答点评：讲了公式，但是掌握的不够细致，pytorch代码框架不熟悉，attention_mask机制没有写出来。提升指导：讲述代码的原理，如何使用代码回答问题，展示自己的理解深刻。3：rag中的多路召回是什么？embeding为啥用智源的BGE-large/Base？回答点评：使用了BM25和向量召回，但是没有讲出来两个的区别和联系提升指导：先讲原理，再讲述下语义理解能力和泛化能力的区别，计算的效率，两个互为补充等。3️⃣不会回答的问题指导：【⌚️40分钟】1:  LN不太会回答，看网上的回答很多，但是不是理解层面。2：我的向量召回是faiss做的，和这个相关的问题我如何准备？3：经常会被问到rag用的啥框架，这个问题如何回答？还需要准备框架的知识吗？4：面试官经常问我，rag的模型是啥？有做微调吗？如果不做微调怎么回答？5：大模型还需要补充那些知识？📳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。

本来打算海投攒点经验,没想到腾讯会给我约面,感动了,但是最后算法题没撕出来,力扣刷的不够多了,感觉可能会挂,腾讯的面试官非常友善,会一步一步的引导我,而且问的问题也很底层很专业 八股盛宴,学到的非常多,也让我知道了我还需要再准备的深入些1. 安卓四大组件2. View的渲染流程3. 事件的分发处理机制4. View树机制,父子View5. View的点击事件机制6. 手势冲突是怎么处理的7. 安卓的消息队列模型(Handler模型)【详细触发流程】Handler和消息队列对应关系什么的一个线程几个Looper8. MVP MVVM MVC和MVC相比 MVP优势在哪，和MVP相比,MVVM优势...