2021年Java开发实战！Java外包是如何转正华为的？快来收藏！

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面试准备

不论是校招还是社招都避免不了各种面试、笔试，如何去准备这些东西就显得格外重要。运筹帷幄之后，决胜千里之外！不打毫无准备的仗，我觉得大家可以先从下面几个方面来准备面试：

1. 自我介绍。（介绍自己的项目经历以及一些特长而不是简单自我介绍喜好等）

2. 自己面试中可能涉及哪些知识点、那些知识点是重点。

3. 面试中哪些问题会被经常问到、面试中自己该如何回答。

4. 自己的简历该如何写。

“80%的oﬀer掌握在20%的人手中” 这句话也不是不无道理的。决定你面试能否成功的因素中实力固然占有很大一部分比例，但是如果你的心态或者说运气不好的话，依然无法拿到满意的 oﬀer。运气暂且不谈，就拿心态来说，千万不要因为面试失败而气馁或者说怀疑自己的能力，面试失败之后多总结一下失败的原因，后面你就会发现自己会越来越强大。

另外，大家要明确的很重要的几点是：

1. 写在简历上的东西一定要慎重，这可能是面试官大量提问的地方；

2. 将自己的项目经历完美的展示出来非常重要。

大数据、算法项目在任何大厂无论是面试还是工作运用都是非常广泛的，我们精选了50个百度、腾讯、阿里等大厂的大数据、算法落地经验甩给大家，千万不要做收藏党哦，空闲时间记得随时看看！

如果你没有大厂项目经验，对大厂算法、大数据的项目运用不了解建议你看看！

算法

大数据

基于知识图谱的语义理解技术及应用-百度

知识图谱在人工智能应用中的重要价值日益突显。百度构建了超大规模的通用知识图谱，并在搜索、推荐、智能交互等多项产品中广泛应用。同时,随着文本、语音、视觉等智能技术的不断深入,知识图谱在复杂知识表示、多模语义理解技术与应用等方面都面临新的挑战与机遇。本文将介绍百度基于知识图谱，从文本到多模态内容的理解技术及应用的最新进展。

腾讯信息流内容理解技术实践

目前信息流推荐中使用的内容理解技术,主要有两部分构成：

1.门户时代和搜索时代遗留的技术积累:分类、关键词以及知识图谱相关技术;

2.深度学习带来的技术福利: embedding.但是分类对于兴趣点刻画太粗，实体又容易引起推荐多样性问题,而embedding技术又面临难以解释的问题。

这次主要介绍在信息流推荐中,腾讯是如何做内容理解克服上述问题的。

主要包括：项目背景、兴趣图谱、内容理解、线上效果。

阿里妈妈：电商预估模型的发展与挑战

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1.电商数据个性化预估的特性
2.阿里妈妈模型迭代路径
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京东电商推荐系统实践

京东电商推荐系统实践方面的经验

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