年后估计会有不少友友要去大城市实习租房了，鼠鼠租房也被坑过不少次，积累了一些经验可以参考一下 1. 找房渠道： 自如，贝壳，各种公寓，这种属于是有保障，房源真实，不会被坑，住的也舒服，隔音好，但是大多数是合租，而且贵 安居客，58同城，小红书中介等等 这些平台没有什么保障，房源价格基本都是假的，等实地看可能都不一样，也会有很多坑中介，但是这里会比自如 贝壳便宜一些 小红书转租 这个如果房源合适，价格租期都合理的话其实挺合适的，但是要跟个人对接 线下扫楼  实地看过 不太容易通过这种方式找到，去线下问保安，去小区找租房的，你也没办法从线上看到房子啥样，时间成本很高 总结：怕麻烦优先自如...

求大佬能给些建议，目前只有一段中厂实习，想冲春招

面了这么久发现面大厂虽然难，但整个面试流程是固定的，面完是会让你面试有所收获，能发现自己的缺陷不足的。面小厂纯属开盲盒，总能收获些神人上午面的一家小厂，面试官实习八股都不问上来直接让我写个功能，面到一半来句“wc，tmd这么d”（素质挺低的，不过不是骂我）下午二面的是家80人初创小厂叫句子互动，面试官是个中年光头男，要我百度一个在线编译器，10分钟写一道编程题（太久没写超时了），前面就感觉态度很怪，整个人很烦躁，我习惯性的打开了IDEA，来句“你没听清我说话吗？用在线编译”😅后面发我了一串代码让我讲解代码功能，代码太长飞书的弹幕列表又小，我拿触摸板复制不全。面试官就阴阳我“你觉得你是个细心的人吗？你代码都没复制全”，我道歉完之后，划拉了好一会那代码也粘不下来，我又道歉说我看着代码讲，那面试官还发火“把代码复制出来好吗？😡”要不是线上估计得跳过来打我本来前面态度差就够烦了，丢下一句话“爱过不过，真是费劲”就把会议关了，留下一脸懵逼的👨‍🦲

岗位名称：推荐算法面试时长：1h+自评分：7/10是否下一轮：待通知一、检索与排序在项目中使用的 BM25 原理是什么？相比 TF-IDF 改进在哪里？公式中每一项的含义是什么？（追问）k1 和 b 参数分别控制什么？如果 b=0 会发生什么？为什么在实际系统中要做混合检索？Sparse 检索和 Dense 检索的基本原理分别是什么？（追问）两种方式在长尾 Query 上的表现差异如何？Dense 检索中常见的相似度度量方式有哪些？为什么很多系统选择 Cosine 或 Inner Product？（追问）如果向量没有归一化，Inner Product 和 Cosine 的结果会有什么差异？在你...