开水团甜齁了

经过金三银四的拷打，也是确认了入职时间了，下周就要变成美团npc了hhhh。简单分享下个人经验：最主要的就是要发挥自己的能动性，如果觉得自己答的都ok，面试官比较和善的话，可以在长时间没有答复的情况下发短信或者邮件问一问面试官的（面试邀约里面的手机号和邮箱）我总体发过两次，第一次是泡了一周没消息，面试官说很快会有答复。然后过了不久就打电话和我说，之前流程点错了，约了两次初试无法推进，重新约一个复试走流程，不需要面。第二次是已经确认offer后许久没有后续联系，没有确定到岗时间，后续也是问了面试官，不到十分钟hr就打来了电话确认到岗时间。总体来说，美团的面试流程真的是我面的所有公司里面最舒服的了，之前好多都是二面没消息，官网卡流程，邮件没答复。。。等的人焦虑的不行。至于面经我可能也没什么可分享的，都是问的以前实习的业务，相信大家只要是自己真实做过的都能答上来。（本来周末写了一个很长的帖子记录面经，结果牛客审核两天还没发出来，那就算了）

刷到有牛友说腾讯确定了意向部门都会至少有一次面试，鼠鼠投了CDG，但是一次面试都没有被捞，集体面试也没有。当时做完测评第二天就像图片显示这样了

今天老师给大家梳理了部分大厂搜广推算法岗面试真题，供各位同学参考学习。1.PPNet的核心思想是什么？为什么要 stop gradient ？什么时候不需要这样操作？2.多目标模型很容易遇到跷跷板问题或者两个 loss 数量级相差很大，优化速度差异太大，你知道有什么优化方法吗？3.NEG loss 和 NCE loss 有什么区别？ infonce loss 公式是什么4.召回业务一般怎么定义负样本？ bce loss 的公式是什么？简述一下 Pointwise , pairwise 和 listwise 的区别是什么？召回一般用什么 loss ?5.粗排的作用？怎么验证粗排精排的链路一致性？用什么指标可以衡量链路一致性？6.大模型了解吗？怎么在推荐中应用？比如怎么在召回中用？大模型训练分成哪几个阶段？简述一下各个阶段在干什么7.千万级别的整型数组，怎么获取其中出现次数最多的前 N 个数？（考数据结构）8.讲一下你知道的机器学习里面的算法，比如 AdaBoost , GBDT , XGBoost 这些。 Bagging 和 Boosting 的区别？随机森林是什么9.讲一下Word2vec是怎么做的？怎么降低计算复杂度？10.你知道的中心极限定理有哪些？11.双塔模型优势和缺点，怎么改进？12.粗排的目的是什么？有哪些指标，粗排应该向精排看齐吗？13.说一下 BN 的公式，哪几个参数是在训练时更新，在推理时还更新吗？简述一下测试过程中的 BN 怎么算。 BN 和 LN 的区别？14.当神经网络的权重初始化为0时，会遇到什么问题？15.你能抽象地归纳出序列建模发展的脉络吗？以及它的最终形态应该是什么样子？📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

岗位：暑期实习-后端开发部门：食杂零售timeline：3月26日一面4月1日二面然后就是漫长的泡池子。。。4月8日早上回到人才库下午又捞回面试流程（复试状态）然后又是漫长的泡池子。。。4月14日早上8点回到人才库团子一次次给我希望，又一次次把我希望浇灭，man，what can I say?4月14日11点更新:又变回复试状态4月15日5点更新:回到人才库，已挂泡了两个星期，终于挂了，真的折磨啊😭