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...

投了600份了，一个面约都没有😭😭，请问大佬们是我简历的问题吗

一、数组扁平化⭐⭐⭐⭐⭐ 比如一数组：let arr1=[[[[[[1],2],3],4],5],6] 方法一：flat arr1.flat(Infinity)  方法二：递归 function flat1(arr){ let newArr =[]; arr.forEach(i=>{ if(Array.isArray(i)) {newArr=newArr.concat(flat2(i))} else{ newArr.push(i) } }) return newArr }  方法三：遍历 function flat1(arr){ while(arr.some(i => Array....