虾皮推荐算法实习面经

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.项目拷打2.SASRec 和 HSTU 的结构差异是什么？3.实习的时候会遇到大规模数据处理的情况吗？用过 spark 吗4.代码题1：手撕二分类交叉熵

首先笔试是全英文的笔试，但是在牛客上搜了一下，秋招的和暑期的笔试题目应该是一模一样的面试阶段先讲一下在实习期间干了什么事情，你有学到什么技术？你对restful的理解是什么？如何确定使用Get/Post方法？如何去发送一个restful的请求呢？包含哪些流程？Post和Put有什么区别？有用到哪些AWS的资源？用到了什么数据库？你如何设计数据库表的？你有用到k8s的哪些组件？你觉得实习的最大挑战是什么？前端的请求是如何到达后端的？http请求的内容有哪些？为什么要分库分表？分库分表的意义是什么？一定是能够提高查询效率吗？（这里被挖了个坑，后面说到如果批量查询分片键的数据也会进行全表扫描）布隆过...

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.项目拷打2.八股：了解过什么推荐系统里的精排模型解释DIN原理3.手撕：反转链表  MHA

最近看了一些面试反馈，有一个很典型的现象：👉 有些人一面的问题，基本都答上来了，但最后还是挂了而且这类人通常会有一个困惑：👉 “我明明都会，为什么还是不过？”说一个比较直接的结论：很多时候问题不在“会不会”，而在于：👉 你掌握的是“结论”，还是“理解过程”面试官在一面，其实主要在判断一件事：👉 你的基础，是“能用”，还是“能解释”举一个很经典的问题：👉 从输入 URL 到页面展示，发生了什么？这个问题几乎所有人都准备过。常见回答是：DNS 解析TCP 建立连接发送 HTTP 请求浏览器解析渲染这些都没问题。但问题在于：👉 这些是“步骤”，不是“理解”如果继续往下问：DNS 为什么要...