美团推荐算法实习一二面凉经
背景：211垃圾硕，一篇ccfb
一面：
介绍一下你自己，介绍一下论文。
GCN缺点有什么，为什么用Graphsage的变体
面试官说对GNN不是很熟，聊了两句开始问机器学习基础知识。
知道什么损失函数，lr公式推导。
softmax公式是什么，求导。
bagging和boosting区别。
xgboost和gbdt知道么。
写代码。
二面：
介绍一下你自己。
知道什么机器学习模型。
交叉熵的设计思想是什么。
介绍一下cache miss，什么情况下会有频繁的cache miss。
介绍一下c++的指针。
介绍一下多线程，多线程如何保证数据的正确性。线程锁一定会影响性能吗。
设计模式学过么，工厂模式学过么。
hadoop会么。
如何快速从大量未排序数中找到中位数。
整体感觉美团是我所有面的公司里项目问的最少的，比较看重计算机基础知识吧。
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