面经详情

一共三轮技术面 第一轮：从统计学角度谈谈深度学习 deepfm最后特征如何融合 为什么可以这么融合 lstm中的激活函数tanh和sigmoid优缺点 如何解决梯度消失的 attention模型相比与lstm的优势在哪 交叉熵损失是如何推导出来的 为什么不能用于回归任务 图嵌入算法 索引优缺点等  二面：主要是聊项目 问了用二维卷积做lstm输入降维度的好处 三面：attention几种形式 trie树 聊项目以及他们部门的业务线 ...查看更多

面试美团点评算法平台实习生，一轮时间比较长大概一个半小时，先自我介绍，然后讲些简历上印象最深的一个项目，接着对简历提问，问了spark相关，项目细节，写了一个mapreduce的程序。然后问模型，手写LR公式，梯度下降，贝叶斯，之后聊了深度学习的种类与应用场景。然后开始手撕代码，两个编程题，一个反转链表一个二叉树中最近公共祖先。二面还是问项目，介绍了他们现在的内容，问我对推荐了解吗，之后就是闲聊。三面也是闲聊问项目相关的。...查看更多

到前台，登记，然后给hr打电话，接着接你上去面试。 1面技术面。搭建Redis缓存高可用集群，高并发下如何正确优雅的使用缓存，设计缓存要注意什么本地缓存用过哪些框架？分布式缓存：缓存一致性、缓存命中率、缓存冗余； 2面技术面 手写代码。死锁定义；如何避免死锁 乐观锁，悲观锁，使用场景？ 设计一个分布式锁 l常见的锁有哪些？ 3面技术面 畅谈。 4面hr谈工资 ...查看更多

美团一面： 1.自我介绍 2.写个代码:一个数组找出只出现一次的数 3.设计模式 4.介绍项目 5.最小栈问题:思路 伪代码 6.进程线程通信 7.快排的复杂度 8.了解git吗 二面： 1.树了解吗 写个代码非递归前序遍历 2.他写了一段代码问我每个变量都存在哪个区分为几个区 3.new和malloc区别 4.快排思想 堆排思想 5.了解什么设计模式 6.IO模型 什么是iO 7.epoll底层实现 那个双向队列干嘛的 8.四次挥手 9.timewait状态过多 怎么办 10.了解什么锁 互斥锁和读写锁本质区别在哪里 11.临界区怎么实现的 事件是什么 12.怎么解决高并发的问题 设计一个高并发服务器 13.你知道后台开发做什么的吗 ...查看更多

首先一上来聊聊简历， 看到我上面写的ML算法，就让我一一介绍一下。问了NLP的TF-IDF， 如何处理categorical变量， random forest需不需要预先处理categorical变量然后问了一道sql题，提供uid, 最后登录日期等等，如何构建用户流失率最后是一道概率题， 假设全年级有100人， 其中有两个人同一天过生日的概率。...查看更多

美团一面：1.设计模型（单例模式）；  2.数据结构，手撕链表，实现单向链表反转； 3.数据库是怎么搭建的； 4.数据库用的哪些实体 ； 5.每个实体之间关系(外键，中间表)； 6.MySql索引； 7.Redis的理解； 8.Redis和Mysql的区别； 9.Redis用什么命令解决同时拿出多条数据； 10.Maven+SVN （解决出现同步冲突）； 11.FreeMaker的理解； 12.项目中遇到的问题怎么解决的； 13.Nginx，zookeper等了解过吗？ ...查看更多