美团大模型推荐算法面经

三面 1. 介绍实习项目，预测出来的结果如何使用2. 评估指标如何计算，真实上线后门店有什么反馈，就实习项目扩展3. 处理时间序列的其他方案？4. 实验室的论文方向5. tree模型中节点划分依据，计算一个节点划分后的信息增益6. 无监督算法？聚类Kmeans流程？EM算法？GMM算法（混合高斯算法）？Kmeans和GMM之间的关联性，从EM角度上解释7. 降维算法？PCA降维前数据要做什么处理？归一化，为什么要做归一化处理？8. Kmeans如何选择K值？9. 深度模型？bert模型？self-attention？时间复杂度代码考核：用梯度下降求解一个数的根号反问：1. 部门负责的内容2. 如何实现搜索和反扒问题？

坐标广州 好多交换简历后无后续

1.项目介绍2.飞控数据实时处理3.G1垃圾回收优化4.多级缓存防雪崩5.分布式ID生成6.航拍视频存储7.固件远程升级8.飞行安全预警9.售后维修流程10.API恶意请求拦截11.多端飞行记录同步12.Young GC优化13.飞行日志批量分析14.销售订单分布式事务15.防重复下单16.ES搜索优化

360搜广推算法岗实习面经首先，自我介绍、项目拷打（我是在学校和导师一起的深度强化学习的项目），问的非常详细，聊了大概半小时。八股文，这个简单一些。问了CNN里的卷积是怎么计算的，给了一个具体的题去算，然后是transformer中注意力机制是怎么计算的，架构是什么手撕算法我都没做出来，面试官人很好给我换了两个数学题我选的是sigmoid函数求导，再用原函数表示导数感谢面试官，是我不好。。。最后是磕磕巴巴的答出来了（还是在面试官的提醒下最后一个反问环节整体八股文不是特别难，但是项目一定要特别熟悉，算法一定要提前多刷一刷。360，我还是劝你再捞下我吧