华电北京计算机大二小登，想暑假在北京找个日常实习，但是看了大家简历都好厉害还都没有找到😭😭😭，感觉没希望了啊  

先是自我介绍，然后问能实习多长时间，一周可以到几天，后续不要上课吗？在学校的绩点排名有一点很戏剧的是面试官以为我写在简历上的实习公司是网易，但其实是面试官看错了，只是一家小公司而已，名字比较像（大概率认为是网易才和我约面的）。开局手撕算法：对折链表，讲了大概思路，并没有完全写出来，写了一半说写的慢就不继续写了（力扣上好像并没有这道题）。然后开始针对项目问：项目架构是怎样的，远程调用用的什么Redisson怎么实现可重入和自动延时的。如果不用这个，让你实现你会怎么做为什么将位置信息保存到MongoDB中MongoDB底层的查询是怎么实现的seata的事务模式，你在项目中用的是什么模式进程、线程、...

面的是字节的国际电商部门感觉是卷中卷了被狠狠拷打了😭面试问题：- 解释一下ROC曲线与PR曲线的关系、ROC曲线与PR曲线的适用场景- 介绍一下贝叶斯定理（贝叶斯公式和全概率公式）- 考了一个概率题：已知一个随机发生器，生成 0 的概率为  p ，生成 1 的概率为  1 - p 。请构造一个新的随机发生器，使其生成 0 和 1 的概率均为 1/2。- （针对简历提问）了解矩阵分解吗 MF、LFM吗- 训练模型的时候，怎么才能知道模型是不是过拟合了？除了看训练集和测试集的准确率，还有哪些方法可以防止过拟合？比如正则化、交叉验证这些，能不能展开讲讲怎么用？- 推荐系统里老听到CTR预估和序列推荐模型，讲讲这些模型是干啥的？比如DIN、DIEN这些CTR模型是怎么捕捉用户兴趣的？还有GRU4Rec、Caser这些序列模型是怎么处理用户行为序列的？它们各自解决了什么问题？代码题：- 给定整数数组 nums，求最大和的连续子数组，并返回该最大和。（最大子数组和LeetCode53）- 手写一个二分类交叉熵bce，使用np（只把bce的公式写出来了，然后拷打怎么计算梯度，最好熟悉一下二分类梯度怎么回传的，被拷打到了这里）一面一般是组内员工，平时比较忙，这场面试约在的中午11点，所以如果能够把你的项目介绍得详细一点，就容易不让面试官问太多问题，一般我大概是2-3min自我介绍，然后再10min介绍一个项目（2-3个项目说完差不多就去一大半面试时间了），然后最后面试官不是主动型+忙着去吃饭，就会问些常见的面经，然后碰巧见过的爆率很高，然后直接吟唱。这里拷打了概率类型的问题，印象里至少有4/32次面试提到了类似的概率场景题目，建议也是稍微复习一下，至少看看基础的内容。国际电商（tiktok）据说晋升不错（同时也卷），毕竟是出海业务，但是是真的难进（听说很多清北大佬都挂了），不太懂想要招什么人（岗位名额实在太少）  

本硕双非，三段实习（一段央企算法，两端中小厂测试：中望软件和绿盟科技），五六个竞赛国奖省奖，若干荣誉称号时值金三银四铁五，即将到铜六，大概率后续不再投递且不再进行面试，希望将自己整个一年的求职经历分享给大家实习大概是从24年3月份找的，基本每两个半月完成一段实习，最终在秋招前完成两段测试相关实习秋招大概投递800家左右（24.8.7-25.1.15）春招粗略计算投递300家左右（25.2.20-25.5.20） 从面试比例来看，秋招确实有更多的面试机会且岗位HC也较多，但是竞争激烈程度要比春招大很多；而春招则几乎只剩下一些中小厂，且岗位明显较少（很多公司基本只剩下营销岗算法岗及少量的前后端开发...