小红书推荐算法面经一面（60min）1、自我介绍（5分钟）2、项目和一些八股（40分钟）- 模型label是什么- 这一结构为什么会有效果提升，分析- embedding怎么得到的- 简单介绍一下sim3、手撕代码（10分钟）- 最大子数组和4、反问二面（40min）1、自我介绍（5分钟）2、项目（20分钟）- 为什么模型有效果- 召回粗排和精排要解决什么问题，选一个最熟悉的讲一下未来的迭代方向- 怎么保证链路一致性3、手撕代码（10分钟）- 给链表的头结点，将其按照升序排列并返回排序后的链表4、反问虽然两次面试前几个小时，面试官都因为临时开会更改了面试时间，让人有点不舒服，但是面试官人真的都...

首先叠甲，我真的是纯双非，非双一流，非四邮四电，也不是杭电广工深大，就是河南一所普通一本大学，从小厂到哈啰再到快手，我真的付出了很多。昨天接到快手oc电话的时候我直接在宿舍跳了起来，说实话，我也不知道未来会怎么样，但至少现在我达到了我的目标。对于跟我一样纯血双非的同学，我仍然不推荐走纯后端，我还是很推荐测开的，并且对现在还没找到实习的同学，也没什么关系，放平心态，找工作最最最重要的就是你的运气，跟其他无关，如果当初哈啰没有选择把我复活，我现在估计连个中厂的边都摸不上，所以运气也太重要了，有时候你缺少的就是这个，所以放平心态，不要妄自菲薄。如果你要坚持做后端，后端的学习路线仍然是最全的，带你从走路到坐飞机，只要你努力，我仍然觉得可以。另外，我还是十分推荐大家一起报团学习的，我是从我的表哥那里学来的，他是CSDN上的路飞，他那时候的口号就是报团学习，我也加了不少Java的学习群，里面会有很多很厉害的人带你一块学习与进步，也和你一起逗乐放松，昨天快手oc的消息我也是第一时间在我们的va学弟四群里说了哈哈。双非确实很难，但我仍然觉得未来是有机会，只是想证明自己，想证明皇天不负有心人吧。

面试题简述Transformer中用的是LayerNorm，而不是常见的BatchNorm，这是为什么？面试官想听的意识到不是BN不好，而是不适合Transformer的使用场景。面试回答举例Transformer中选择LayerNorm而不是BatchNorm，主要原因和序列建模方式以及训练场景有关。详情请查看：http://xhslink.com/o/8yJohFzKSX6由浅入深分析1、BN 依赖 batch 统计量。2、LN 只依赖特征维度。3、Transformer 的 token 并行与 BN 设计目标维度不一致。4、自回归推理场景下 BN 表现不稳定。面试加分点1、提出推理阶段 ...