签金蝶还是等华子 引流 字节美团百度腾讯

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更新：约HR面了1.自我介绍2.项目拷打主要问了特殊商品一人一单是怎么做的、防超卖还有线程池异步下单的过程从这里展开讨论了下分布式锁怎么做(setnx setnx存在的问题 引出Redission） 还有线程池异步下单的潜在问题（容易OOM 且没有持久化 引出消息队列）没问八股 由于一面是线下没做题 共享屏幕做了两道算法第一道是给定一个字符串 消去其中相邻且和为10的数字 如213794 输出24（先消去37 再消去19）用栈可以解决第二道leetcode713题 滑动窗口两道都做出来了 一面二面聊的都还不错结果待更新

bg：985本+英硕，两段推荐系统毕业设计，一段校企合作实训（不然实在没得写了）timeline：3.17 投递3.26 约一面3.28 一面，当晚显示通过3.29 约二面4.1 二面，面完显示通过（清明假期，中间间隔稍长）4.7 约HR面4.9 HR面4.12 接到HR电话，oc+云证，当晚转录用评估面经：技术面主要还是挖简历，问为什么选择这个模型，与其他模型的优势，重新回顾有哪里可以优化等等，所以一定要回顾做过的东西。然后顺着问八股，再就是代码了，我两面全是mid难度，一面是路经总和III，二面是车队。碎碎念：秋招和毕设撞满怀，自己想把毕设做好（毕竟没有实习，能多聊的就是毕设），做完毕设直接开浪结果浪过秋招。秋招也投了几家但我当时人还在英国，笔面试时间对于英国过于阴间，再加上自己准备不充分，最终惨淡收场，于是回国后就直接准备春招了。鹅推进流程还是比较快了，面试体验也不错，还是很开心我能把整个流程走下来的，也确实是我手中目前最好的选择了（没办法，菜啊），就浅当一会鹅孝子吧。

岗位：机器学习/数据挖掘岗部门：好看视频一面：1. 简历2. 过拟合，early stop3. 分类模型指标，怎么判断精度，confusion matrix4. roc auc物理意义，怎么算5. DNN，了解过什么推荐系统中用的模型，DIN6. 手撕：auc正逆序对二面：1. 会不会C++？2. 一上来就手撕，会议室II3. 项目深挖4. 反问：C++是刚需吗？是的二面完秒挂。。。#百度##面经#