2024.8.1,昨天收到了科大讯飞hr邀请校招复试,很蒙因为看到官网飞凡计划是挂了的,询问后得知是因为飞凡转校招了,那个算一面,而且时间只有今天下午能选择。 1.自我介绍,研究生研究内容 2.实习内容 3.实习总结复盘,就是说学到了啥 4.两个项目背景介绍,挑最近的那个详细介绍,但是并没有提问什么知识点 5.校园经历,有一年开源协会会长经历 6.竞赛经历,ACM赛制,自己的职责,做出来几道题 7
好好好,投了快两个月才捞是吧,都签完了,拒咯
总共一个半小时 是大模型业务主管面试 做题做了40分钟😭😭,今天的题刚开始思路错了,要用优先队列但是一直没想到。 聊团队情况聊了差不多20分钟。 主管人蛮好的,说话很有逻辑,也非常愿意介绍自己团队的工作。目前也是经历了从0到1训练大模型的过程,不过后面又说基座模型用的是llama2。团队也蛮大的,带了有30多个人。 有考虑到现阶段入职的实习生需要参加秋招的问题,说不会安排特别靠近业务的工作。会
1. 自我介绍 2. 节流防抖的区别 3. 为什么用localForage替换成localStorage,有什么好处 4. localStorage和SessionStorage的区别 5. vuex和localStorage的区别 6. 用node做了什么 7. 登陆的具体流程是? 8. vue2和vue3的区别 9. 路由懒加载的原理 10. 虚拟列表固高和不固高 11. webpack,lo
1.一分钟自我介绍 2.你项目中遇到的最大难点是什么?技术上面 3.RabbitMQ消息队列的原理 4.在哪些场景中使用到AOP? 5.Spring Security在项目中如何使用?怎么达到URL级别的控制 6.项目中有没有用到设计模式? 7.支付宝支付中如果想添加外卡支付之类的扩展应该采用哪种设计模式? 8.死锁是怎么产生的?然后我们在开发过程中有什么措施能够避免死锁? 9.了解线程池吗?说一
👥 面试题目 hadoop的三个核心组件,以及hdfs的读写原理 hive的内部表与外部表有什么区别 hive里面的数据倾斜是什么?怎么去处理?该怎么去预防? 数据仓库的分为几层?每一层是做什么的?是根据什么进行分层的? hive里面的窗口函数有没有用过?rank(),,dense_rank(),row_number()这三个有什么区别? hive里面数据表合并是怎么合并的? hive里面的列
1.⾃我介绍 2.介绍⾃⼰的项⽬ 3.项⽬中数据语料 4.你怎么评价你⾃⼰构建的数据集的好坏? 5.chatGLM 和 GPT 模型结构⼀样吗 6.⼤模型训练⽅式 7.怎么评价⼈类⾼质量回答的数据集?精⼼处理的数据集作⽤? (精⼼处理的数据集只能保证回复还⾏,但不可能只能只对⼀个场景) 8.强化学习中怎么⽤奖励模型打分?怎么样的分数?奖励模型是怎么得到的? 9.⽤强化学习的梯度更新是怎么实现的?
一面 社招,5年工作经验,面完之后问了下招聘要求,是要招小leader技术经理的岗位,除了技术要求外,还得有些方法论,理论知识。需要带人做项目,面完盘算了下,对应阿里应该P7级别了,我的水平也就是个P6吧,还在国企工作了快一年,水平下降的厉害。下面是面试记录的问题: 自我介绍 国企的项目直接忽略,第二份工作经历是阿里,项目从0到1建设到百万QPS流量,你在这里承担什么角色(owner) 项目的技术
超级优才,但是真的很简短。 两个面试官 1.自我介绍 2.聊项目 我看你 peft 用过,你能讲讲 lora ptv 之类的原理和区别吗? lora 的数学原理你有了解吗?还是说大家只是经验这样去做?(讲不太明白了有点) 然后顺着聊了聊项目 十多分钟的时候,面试官问另一个面试官有什么问题吗(另一个说没有,然后这个面试官尴尬的又问了一个) 那再问一下你这个 rag 项目是怎么做的,讲讲吧? 二十分钟
1、自我介绍 2、ArrayList和HashMap 底层数据结构 3、红黑树的基本结构,相比于二叉树的优点 4、红黑树实现的性能如何,代价是什么 5、Synchronized,ReentrantLock 6、还有那些哪些数据结构可以保证安全性 7、ConcurrentHashmap的底层实现 8、实现多线程的三种方法 9、线程池核心参数有哪些 10、在并发高,处理速度高的场景下,如何设置参数 1
难度挺大的,做完不能不回头看 一、单选: 1、float==double:float会被转成double,即便如此,仍有可能返回false 2、AdaBoost算法确实会加大此前决策树(或其他弱分类器)分类错误的权重,使下一个模型尽可能正确,所以依赖之前的模型; 3、GBDT(Gradient Boosting Decision Tree,梯度提升决策树)是一种集成学习方法,它通过迭代地构建决策树
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#golang# 1. 项目架构 2. redis秒杀场景 3. 负载均衡 4. 如何定位问题,链路追踪 5. 如何优化 6. 优雅关闭怎么实现 7. channel管道 8. context 9. 排序算法及具体细节 10. 二叉树和B+树 11. 二叉树后序遍历手撕 12. 进程,线程,协程 13. 协程适用什么场景 14. 计算机网络 层数,tcp/ip
一面:自我介绍,让选择介绍其中一篇论文,主要会围绕论文展开一些问题以及场景分析,后面也有一些八股(Pytorch的广播机制相关的问题、Beam search的介绍,其他的记不太清了)感觉这些回答的没那么好。 二面:自我介绍,论文内容详细介绍,感觉面试官对于motivation和contribution比较在意,准备的也并没有那么好。 三面:自我介绍,论文内容的介绍,难点创新点等。其余的问题比较综合
1.数据分层概念 2.Hadoop 和spark 优缺点 3.数据倾斜 场景题 大表和小表join 4.宽窄依赖 5.sql题 6.走楼梯算法 7.hive的用户自定义方法区别