字节Tiktok推荐算法实习二面

感觉强度不小，快hold不住了...项目拷打1. 项目的创新点2. 数据集特征，分别做了哪些处理3. 数据特征的分布情况，为什么数据适合模型？4. DCN-v2 和 DCN 的区别，分别详细讲讲算法知识1. 了解 MmoE 吗2. 多个目标分数怎么融合3. 回归损失和分类损失共存的情况下，出现的问题，比如说损失尺度不一样，模型偏向优化大目标，这该怎么解决4. 再比如，不同任务之间梯度方向冲突，训练震荡，这怎么解决？5. 说说你了解的粗排模型6. 什么是生成式推荐？它和传统的判别式推荐7. 生成式推荐的典型应用场景有哪些？8. 生成式推荐常用的模型架构有哪些？9. 生成式推荐的评价指标和传统推荐有什么不同？10. 如何将大语言模型（LLM）融入推荐系统？11. 生成式推荐落地时，面临的核心技术挑战有哪些？Code1. 数组中，两数之差的最小值，返回下标（非 hot 100的简单题）2. 三数之和

如果其中一个任务是无限循环，其他任务可能永远没有机会执行。如果其中一个任务run方法一旦抛出异常，Timer线程就会退出，从而所有定时任务都会被取消。

1. 自我介绍（开始吟唱）2. 手撕：最长递增子序列的改版（加个pre数组辅助计算即可）3. 项目拷打，特征怎么做的，为什么选这个模型4. MMOE的缺点？PLE的改进点在哪？5. 共享专家和独享专家的层数相同吗？6. 共享专家和独享专家的个数分别是多少7. transformer中用softmax有什么问题呢？该怎么解决8. 场景题：Alice和Bob选数字，偶数A得分，奇数B得分9. 手撕：N皇后📳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。

1. HashMap的底层实现原理，扩容机制是怎样的？底层结构：HashMap在JDK 1.8中采用数组+链表+红黑树的结构。初始容量是16，负载因子默认0.75。当链表长度超过8且数组长度大于等于64时，链表会转换为红黑树；当红黑树节点少于6个时会退化回链表。put操作流程：首先对key进行hash运算，通过hash值和数组长度减1做与运算定位到数组下标。如果该位置为空就直接插入；如果不为空，先判断key是否相同，相同就覆盖value；如果是树节点就按红黑树方式插入；如果是链表就遍历链表，找到相同key就覆盖，没找到就插入到链表尾部。插入后判断链表长度是否需要树化，最后判断是否需要扩容。扩容...