2020快看漫画春招内推贴

LORA 原理：解释 LORA(Low-RankAdaptation)的核心思想，如何通过低秩矩阵实现参数高效微调?数学形式如何表达?Self-Attention机制：自注意力机制中 O/K/ 矩阵的作用是什么?如何通过缩放点积计算注意力权重?公式推导并解释Softmax 的意义。位置编码：Transformer为何需要位置编码?主流 LLM(如 LLaMA、GPT)使用哪种位置编码(如 ROPE)?相比绝对/相对位置编码有何优势?Seq2Seg 模型：Seq2Seq模型的核心组件是什么?Encoder-Decoder结构如何解决长程依赖问题?RAG技术：RAG(检索增强生成)的完整链路包含哪...

嗯？#牛客激励计划#

本统计来源于对Python技术面试题中高频关键词的分析，涵盖了数据结构、函数特性、内存管理、并发编程、标准库等内容。这些关键词反映了在实际面试中（如数据分析、人工智能、后端开发、自动化测试等）常见的考察方向。通过深入理解这些关键词，可以帮助你更有针对性地准备 Python 相关的技术面试或笔试内容。📊 一、关键词分布概览（按类别划分）1. 数据结构与操作List、Tuple、字典、深拷贝/浅拷贝、字符串、去重、数据类型5.94% + 4.66% + 2.62% + 3.26% + 3.21% + 0.82% + 2.45% ≈ 22.96%2. 函数与语言特性装饰器、闭包、生成器、迭代器、i...