美团 一面

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1.项目拷打2.实习拷打3.项目数据口径怎么算的，统计了多少数据4.如何判断你的模型已经训练到置信了5.为什么损失函数会在降低之后升高6.为什么偏偏在这个时候降到最低7.模型参数量是多少

1. 如果让你从 0 到 1 设计一个企业级 Agent 平台，你会怎么划分 Planner、Memory、Tool、Knowledge、Runtime、Evaluation 这几个模块？边界怎么定？我一般不会按“大模型功能”来拆，而是按“责任是否稳定”来拆。Planner 只负责决定下一步做什么，不负责真正执行；Tool 只负责把外部能力标准化，不参与推理；Knowledge 负责把文档、结构化数据、权限和索引组织成可检索资产；Memory 只存跨步、跨轮、跨会话还需要被引用的信息；Runtime 负责状态推进、超时、重试、回放和观测；Evaluation 则独立出来，不跟在线链路耦合，因为...

只记录总结了一些没答好的推荐系统用例设计：基础的功能交互：图片封面的尺寸，关键词的截取，后台的一些用户点击，停留时长以及收藏等行为是否正常上报，还有负反馈机制，就是说用户点击“不感兴趣”后是否当前列表会立即移除该内容，最后就是推荐结果和详情的一致性，进入的详情页要和推荐位显示的内容一致算法效果的测试：比如说相关性：是否与用户的搜索内容是强相关的，多样性：推荐的内容对应的tag是否是同一类目，然后还有实时更新：用户在一个地方停流了很久是否后台会出现该信息，然后是推荐列表是否包含一定的低频上线内容特殊场景的测试：用户没有历史行为的反应，没有商品的反应，极端搜索的处理，出来的内容是否符合规定数据和性能的测试：接口的性能，容灾的一个降级，离线和线上的一个对齐接口过慢：首先会去看监控，观察CPU和内存还有网络IO的一些情况，确认是否是硬件资源的瓶颈，接着会去查询慢查询日志，看看数据库的性能能否优化，比如说可以添加索引啊，还有一些sql语句不合理的情况可以处理一下，比如一些嵌套查询可以优化成联表查询，对于一些数据量过大的表可以进行一些分库分表的操作。业务逻辑中可以采用异步的流程，可以看看是否发生了FullGC,以及是否有一些递归导致时间复杂度过高。最后是网络，可以看看Redis是否变慢，队列是否积压，或者请求是否过多，可以适当做一些限流策略面对偶现的bug:面对偶现的bug,需要去差全链路的日志，确认当前的用户环境以及查看输入的参数和环境的快照等等，第二步是尝试利用压力测试去强行复现，找到它偶现的一个规律。算法：最长公共前缀（leetcode 14）ac

继续来分享下最近的面经~欢迎友好讨论，信息共享算法：LC146. LRU 缓存（mid）1. 项目如何实现防止超卖的？为什么用Redis和Lua脚本，而不用锁实现？2. 异步秒杀如何实现的？3. 项目如何保障数据库和缓存的一致性4. 如果消息队列发送消息失败，怎么处理？有没有脏数据存留，怎么处理？5. 项目怎么解决缓存击穿问题的？6. 为什么使用逻辑过期方案，而不用互斥锁？7. Mysql的主从复制过程是什么？是同步的吗？8. 查询数据库时，针对主从同步的延迟问题，如何从业务层设计优化（提示进行读写分离等）9. 大数据的分页查询会出现什么问题？怎么解决10. Redis的分布式锁如何实现？SETNX的value可以随便传吗？有什么要求11. 如果使用SETNX实现的锁在业务还没处理完就到达TTL怎么办？12. 使用TCP传输数据时丢包怎么办？