bg：双一流本，两年工作经验，给还在学习的朋友们分享一些对应经验下企业所问的问题，也有助于自己未来进行总结。以下打⭐为印象深刻的问题。Q：技术面：（1）自我介绍（背景+工作经验+工作内容+成果）（2）项目拷打①推荐算法：（3）注意力Q,K,V计算公式（4）self-attention和external-attention的区别（5）了解过哪些主流的推荐算法（6）讲一下Wide&Deep原理（7）推荐算法中正负样本集是如何构建的（8）如何理解auc指标（9）平时用哪些框架（pytorch），如果接触到tensorflow项目，最快需要多长时间能上手②机器学习算法：（10）了解什么是特征偏移么（11）对于数据不平衡问题的解决办法（12）训练集和测试集的正负样本比相差过大怎么办（如训练集1:49，测试集1:199）（13）知道什么是概率校准么（14）讲述一下二分类的原理⭐（15）平时有了解过LLM么（16）做过xgboost的超参数优化么，以及对早停机制（early stopping）有没有什么深刻理解⭐（17）平时做过哪些衍生特征（18）如何筛选重要特征（19）如何避免特征之间的多重共线性，避免了又会有什么缺点（20）以业务的角度筛选特征有什么缺点⭐（21）xgboost是如何处理缺失值的（22）对类别变量有什么处理方法（23）机器学习和深度学习分别建模有哪些不同点（24）xgboost的多分类和神经网络中的多任务有什么区别

文远知行嵌入式面经➕内推🌟 个人背景：985硕，无大厂实习，但有两个车载嵌入式项目，刚通过文远知行4轮技术面，分享一手经验！📌 面试流程速览笔试：3道编程题（C/C++为主，涉及链表和内存管理）。技术一面：手撕代码 + 硬件基础（50分钟）。技术二面：系统设计 + 多线程实战（40分钟）。技术三面（交叉面）：项目深挖 + 行业场景（30分钟）。HR面：离职原因/职业稳定性。时间线：2周速通（面试官效率高，但手撕题难度陡增）。💻 技术面真题回忆1. 手撕代码题题目1：反转链表的指定区间（如反转第m到第n个节点），要求空间复杂度O(1)。坑点：头节点可能被反转，需用dummy节点占位。楼主评...

大厂都在这了 超一线大厂都不太卡 美团和快手也不是特别卡 剩下的交给牛友锐评了