1.热门、分类、高分三个任务是互斥的吗?有没有做过测试，看热门和高分之间的gap，因为有些热门电影和高分电影有很大的重叠2.DeepFM中的FM和人工特征交又有什么区别?DeepFM在工业界很少用，因为特征交叉的数量太多了，应该怎么处理?a.模型比较老，现在工业界基本不用FM，因为特征交叉得到的特征太多了，一般都是魔改3.几个数据集的大小是多少?4.Gradnorm的原理是什么?工业界一般不这么用，因为这个gradnorm比较trick5.为什么使用RO-KMeans?因为RO-VAE会疯狂坍塌，坍塌现象很严重，所以只能使用RO-KMeans来做。可以看看其他生成sid的方式:a.比如第一层直接按照类别分类，之后再使用均衡KMeans6.为什么使用CLIP来实现多模态?选择CLIP的原因?手撕:Hot 46.全排列 [1,2,3]有多少种全排列?Hot 56.合并区间

一、引言如果你已经有过几轮面试经验，肯定会遇到过类似的问题。面试官会问你：“如果数据量特别大的时候，分页查询慢该怎么办？”我们都知道，数据库分页查询很常见，尤其是展示列表的功能，基本上每个系统都有。但是，如果你做过大流量、高并发的系统，就会知道，当数据量上来后，分页查询的性能问题真的是一大痛点。数据量小的时候，分页查询没问题，但是当表里有上千万条数据时，翻一翻第几页，查询就开始卡了，慢得让人想砸电脑。那面试官提这个问题的时候，肯定希望听到你对于分页查询慢的根本原因是什么，知道你是怎么解决这个问题的，以及分库分表后深度分页的问题该如何解决？所以，小北今天就用最简单的语言，带大家逐步分析这个问题，...

腾讯：base深圳，csig，部门做自动化测试和一些ai提效工具的，开了n*15+m签字费+(m+1)股票/2年（真的太有诚意了）字节：base上海，抖电，部门业务很核，c端，短视频带货，开了(n+2)*15+(m+4)签字费，实习6个月ssp转正腾讯部门好像比较边缘，害怕以后不好跳槽，影响以后发展字节部门非常核心，但是累，组里面氛围差，但是ld对我很好犹豫点：两者年包到手也就差2w左右，算上生活成本，我觉得没区别。主要是腾讯部门边缘，害怕不好跳槽/涨薪；字节干活很难受，相似，但是ld很好。楼主还是喜欢舒服一点的部门，字节真的干的太难受了，要是腾讯和字节业务一样核，我肯定不会犹豫直接去腾讯

华为对于大家来说都是非常熟悉的了，当下有很多求职者选择去华为工作，不过想去华为上班可不是一件容易的事情，华为的笔试、面试和入职体检是进入华为上班的三道门槛，对于能进入华为的人才来说，笔试和面试都是能应对的，可唯独在华入职体检方面的问题困扰着很多人，毕竟体检如果有不合格的项目还是要被刷的，这不，近期就看到不少网友在问关于深圳华为入职体检的一些事宜，小编趁这个机会就来给大家说道说道。深圳华为入职体检的流程和项目内容：深圳华为入职体检一般都是指定在深圳坂田人民医院进行的，贴照片，参照公务员体检的标准，很严格的，体检的项目有：一般常规体检（身高、体重、血压）、五官科、内科、外科、抽血（血糖、血常规、肝...