虾皮二面凉经

1.详细介绍序列建模的工作, 收益来源在哪2.序列的 sideinfo 有哪些, 怎么入图3.介绍下广告系统的全链路4.A/B 实验指标为什么不是平台收入5.搜索场景和推荐场景的不同点6.是否了解 RankMixer, 介绍做法和收益点7.介绍序列建模的发展历程8.多模态特征如何利用到序列建模中9.试过 Next Token Prediction 吗, NIP loss 的优势codingleetcode 50. Pow(x, n)反问

11.19 一面1、自我介绍2、问了一下实习经历做的什么3、项目- 项目经历挑一个最难的点说一说- 为什么选择rocketMQ- 缓存一致性（canal具体是怎么操作的）- 会不会有超卖问题- 限流流程4、八股- JVM内存管理（如何避免内存泄漏）- hashmap数据结构（为什么增加了红黑树）- synchronic原理、项目中有用到吗、使用的注意事项- 线程池有用过吗，有什么注意事项- 线程数为什么这么选择- 慢SQL排查与解决- 双亲委派模型（是什么、为什么这么设计）- spring怎么解决循环依赖5、Linux- 查询线程的cpu占有率（列表、最高）- 查找文件- 编辑文件（小、大文本）6、微服务- feign和hystrix有了解吗- 熔断有了解吗，它是为了解决什么问题7、网络- 三次握手四次挥手减一次行不行8、ai相关- 有了解过ai吗- 提示词优化有了解吗- rag有了解过吗- 数据分析数据处理方面有了解过吗（讲了numpy那些，都还很入门，汗流浃背了）- 有没有学习过什么数据库之类的（讲了mnist手写数字数据库）这个数据库有什么实际应用场景吗9、编程题按层打印一棵树（写出大概率逻辑就行）10、反问总结：感觉自己知识面还是有点窄了，Linux部分没怎么答上来，ai部分也臭臭的，继续努力。还有就是回答的时候不够全面，有的平常看会了但答的时候还是漏了，还是多练吧面试官人很好，答不出来他也说没关系的，还会引导着说，反问的时候很诚恳的鼓励和建议，暖暖的11.21 出结果

1.实习项目介绍2.算法题:最长有效括号，用dp做3.介绍觉得做的最有深度的项目4.为什么会用rqvae5.llm embedding如何更好引入6. auc gauc7.长序列 target attention好处8.生成式在精排混排怎么用9.反问:业务 base地

1、老规矩自我介绍2、算法题：两个链表怎么找重叠部分，环形链表找重叠3、算法题：排序，时间空间复杂度4、算法题：忘记了……5、实习难点6、跨域是什么7、跨域解决方法8、CORS是在http哪里去解决问题的（没听懂9、websocket使用过吗10、transition在哪里生效11、用什么下载资源，什么时候真正运用到前端12、文件下载资源下载有什么区别13、sse14、websocket与sse的区别，为什么选择sse15、性能问题哪里体现16、首屏优化渲染17、webpack打包，样式写到了哪里18、组件懒加载19、路由层面的组件懒加载（？20、项目打包成js文件，实际上打开页面时加载这个 js 文件，它的大小没变化，怎么做到让它的这个就是速度变快？路由懒加载，是怎么提升这一步的速度21、函数式调用的比如像message，像这种组件怎么封装的22、打包流程按需引入怎么做23、反问问了好多网络的问题，不算八股，有的都听不懂，勉强过了10月中面的，11月才告知结果约下一面，还以为挂了呢