26秋招美团搜推算法一面凉经
1.讲讲PLE的结构
2.MMoE的embedding层怎么设计的?
3.有没有多跳的任务?讲讲ESMM(我提到了ESMM)
4.模型里面有没有加上序列数据?讲讲DIN?
5.DIN和attention有什么区别?
6.讲讲并联双塔模型怎么实现的?
7.展开讲讲实习的任务是做什么
8.inbatch负采样会样本偏差,怎么纠偏?
手撕:
输入前k个高频词,次数一样的按照字典序返回
输入:["i" ,"love" ,"meituan" "i" "love" "coding"]
输出:["i","love" "coding"]
map存,再排序.O(nlogn)
问有没有其他方法:最小堆,再排序O(nlogk)
2.MMoE的embedding层怎么设计的?
3.有没有多跳的任务?讲讲ESMM(我提到了ESMM)
4.模型里面有没有加上序列数据?讲讲DIN?
5.DIN和attention有什么区别?
6.讲讲并联双塔模型怎么实现的?
7.展开讲讲实习的任务是做什么
8.inbatch负采样会样本偏差,怎么纠偏?
手撕:
输入前k个高频词,次数一样的按照字典序返回
输入:["i" ,"love" ,"meituan" "i" "love" "coding"]
输出:["i","love" "coding"]
map存,再排序.O(nlogn)
问有没有其他方法:最小堆,再排序O(nlogk)
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01-14 22:59
西安科技大学 Java
行云流水1971:这份实习简历的优化建议:
结构清晰化:拆分 “校园经历”“实习经历” 板块(当前内容混杂),按 “实习→校园→技能” 逻辑排版,求职意向明确为具体岗位(如 “市场 / 运营实习生”)。
经历具象化:现有描述偏流程,需补充 “动作 + 数据”,比如校园活动 “负责宣传” 可加 “运营公众号发布 5 篇推文,阅读量超 2000+,带动 300 + 人参与”;实习内容补充 “协助完成 XX 任务,效率提升 X%”。
岗位匹配度:锚定目标岗位能力,比如申请运营岗,突出 “内容编辑、活动执行” 相关动作;申请市场岗,强化 “资源对接、数据统计” 细节。
信息精简:删减冗余表述(如重复的 “负责”),用短句分点,比如 “策划校园招聘会:联系 10 + 企业,组织 200 + 学生参与,到场率达 85%”。
技能落地:将 “Office、PS” 绑定经历,比如 “用 Excel 整理活动数据,输出 3 份分析表;用 PS 设计 2 张活动海报”,避免技能单独罗列。
优化后需强化 “经历 - 能力 - 岗位需求” 的关联,让实习 / 校园经历的价值更直观。
若需要进一步优化服务,私信 点赞 评论 收藏
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