北邮研零，在线迷茫

✅一面 1、数据集构成2、最长的点击文章序列长度3、为什么选用DIN模型，介绍下DIN4、DIN跟传统神经网络DNN CNN区别5、DIN是拿哪些信息训练的6、LGB只用了统计特征吗，已有embedding，为什么不用深度模型呢7、LGB输出的是什么，它的预测分数是什么8、DIN的输出和预测分数是什么9、加权融合部分怎么做的，权重怎么定，为什么DIN高10、为什么不用LGB和DIN的结果（DNN之前）做拼接再softmax，而是在外面做加权融合呢11、u2i是自己做的还是模型自动做的12、相似度矩阵具体怎么做的13、有了解过FM吗，为什么不用FM或者自适应的特征交叉之类呢14、最后拿到的结果是什么样的，和第一名的差距如何✅反问：1、广告推荐的场景--所有广告的推荐2、具体负责的工作--提升广告和用户的匹配度和匹配效率，偏向广告主侧3、实习生培养模式--课程、带做项目，短周期输出校验4、建议--学原理，深度优先📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

字节推荐架构后端，不知道具体是干什么的。字节iaas，主要是做ai infra的，担心去了是不是干杂活

6.3 投递6.5 一面6.6 二面6.10 HR面6.12 OC熬穿苦海终上岸，抖落风尘又起帆。历时3个月的找实习之旅终于结束了，可以调整生活节奏了。流程里比较神秘的是，面完二面面试官之后感觉他比我还急，又是加微信又是问其他offer情况，还通知面试结果，感觉是在做HR的工作。头一次遇到这么热情的面试官，给我整不会了。

1. ReentrantReadWriteLock底层读写状态如何设计的? 高16位为读锁，低16位为写锁。这个可以再详细看看。2. kafka什么时候会提交offset失败？rebalance的时候，把一个新的partition分配过来了，我这时候提交offset，是依据我之前的旧的partition的消费进度去提交的。和旧partition的进度不一致。所以会提交失败。3. kafka 的rebalance https://www.lxkaka.wang/kafka-rebalance/4. 并行网关和包容网关的区别：【实习考察，可以忽略】5. udp和tcp 报文的区别。6. clickHouse了解过吗？也是列式存储。【实习考察可以忽略】如果你要查询快、写入不频繁 → 用 ClickHouse如果你要写入快、查询不复杂 → 用 HBase7. consumer实例是怎么被判断挂掉的。依赖 Kafka 的 Group Coordinator 检测机制，消费者定期发送心跳，指定时间没有发送，认为挂掉，并触发rebalance。也可以监控consumer的lag延迟。Kafka Exporter监控工具+导入仪表盘。8. kafka的高可用9. kafka的exactly-once10. springBoot自动装配11. aqs12. 阻塞队列了解过吗。13. g1垃圾回收器。14. 分布式锁除了redis还有什么实现方案。redis ，zk，数据库层面。使用for update行级锁可以实现分布式锁，通过行级锁锁住库存，where后条件一定要走索引，不然会触发表锁，会降低MySQL的性能。一面秒过。二面。1. sql2. linux的常用命令。3. 根据不同的状态码，你是怎么排查问题的。4. 场景题：设计一个微博点赞系统。1️⃣增加关注，取消关注 2️⃣关注的人数，或者粉丝数 3️⃣分页查询关注的人数或者粉丝数（可能点击页，也可能直接从头划到算法：判断数独是否有效。10进制转7进制。消息发送tp999是什么？有了解过用协程去发送消息吗？https端口telnent端口http端口二面后一周没消息。看boss上岗位关闭应该是招到合适的人了。发面筋，攒人品。整体难度不算大。部门业务好像不是很好（虽然我还是挂了）感觉kafka还要继续加强。二面挂四次了，暑期能不能对我好点。