确定通过一共三轮技术面 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
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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
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