小红书 推荐算法 实习面经

我曾经也是机器学习纯小白，对算法一窍不通，甚至连Python都只会简单的print语句，一度以为“AI领域的面试实习”是遥不可及的事情。后来我制定了一套精准的三个月计划，不盲目啃书、不囤积资料，只抓核心、重实战，三个月后顺利拿到3家公司的机器学习面试实习邀约，甚至成功拿到offer。这篇文章，我会把自己亲测有效的三个月计划，毫无保留分享给你——不用天赋、不用每天熬8小时，每天1-2小时，跟着走，从ML小白，一步步具备面试能力，真正实现“三个月直接面试”。全程不玩虚的，没有晦涩术语，每一步都有明确目标、具体任务，新手照着执行，就能少走90%弯路。⚠️ 先避坑：小白最容易犯的3个错误在开始计划前，...

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.项目拷打2*user tower和item tower怎么构建的3*为什么价id特征会有问题呢4*id特征应该怎么处理才能用到双塔模型里5*你构造特征得时候考虑数据穿越了吗6*除了dssm还了解哪些召回算法7*skipgram和cbow的区别，什么时候用什么8*图召回怎么构建图网络和节点表示9*了解哪些排序算法10*din里attention机制的权重是怎么计算的11*你认为din还有哪些可以改进的地方12.手撕：最近公共祖先

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单选+多选+编程3道第三道拼劲全力大爆0🐒有机会面吗