如果我面试前多刷算法就好了

进程跟线程的区别追问：有了进程之后，为什么还需要线程这种产物呢？追问：为什么线程就能同时进行工作呢？进程不行吗？追问：线程分配的资源比较少，是为什么这么设计的呢？它是为了解决什么问题吗？线程会有并发问题，不处理的话会有并发问题，一般怎么解决？追问：锁的话有几种形式呢？（你可以讲一下你所知道的锁的种类）可以介绍一下synchronize的原理吗？追问：synchronize有几种加锁的形式呢？追问：不用对象加锁不行吗？追问：synchronize用在代码块和用在方法上，这两种加锁形式有什么不一样吗？AQS跟synchronize有什么区别呢？什么时候用AQS，什么时候用synchronize？有...

路过的大佬们能帮忙看看吗 bg 次9计算机相关专业 大四 本科0大厂实习 0科研 港中文计算机硕 （qs30左右）8月底入学，明年11月毕业参加28届校招。计划港深通勤，可以全程在深圳边上课边实习，这样能补1到2段对口的互联网公司实习。原定的计划是走后端开发，但是考虑到今年后端的激烈程度和Agent越来越强大的情况下未来开发岗的前景未知，我这样的情况转算法合适吗？听说算法的八股相对要少一点，学习路线相对较短？

手撕撕麻了，怎么这么多...1、业务介绍2、论文拷打3、手撕loss：交叉熵4、手撕logistic回归公式：5、手撕：sigmoid函数6、手撕DNN和BatchNorm7、手撕：梯度下降法基本逻辑（SGE）8、激活函数都有哪些？9、给定一个string，根据题目要求写一些简单的if else洗数据。

浅谈一下，个人理解跑路互联网几大岗位学习路径🎇非技术岗产品+运营：业务八股，主要是实习，办公软件使用，软实力更多一点，学历和实习其中产品需要：prd，原型图，sql入门就行，主要是查询语句，几个小时的速成即可，excel的vlookup等，从0-1入门产品经理的网课，运营需要：主要还是偏软实力的运营相关课程数分：sql（黑马，python，bi画图工具+业务八股，ab实验之类的，也是主要是实习，学历和实习 40hAi产品：python，pytorch，机器学习，深度学习理论与实战，大模型相关基础知识，transform架构和知识，业务知识 学历和实习 60h风控策略：s数分的技能点还要对应的信贷的业务知识背景 学历和实习🔧技术岗：学习门槛比较少的搜广推，python，pytorch，spark，机器学习+深度学习，小土堆，李沐，吴恩达，李宏毅，王树森推荐系统，kaggle项目， 学历和实习 80h风控算法，python，机器学习和深度学习，相关业务知识和项目 80h数开数仓：java，python，linux，sql，这些是基础的，进阶的：hadoop，hive，spark，kafka，flink，zookeep，数仓建模理论，阿里大数据，bi，tb可视化，几个项目，尚硅谷或者黑马，可选的：redis，hbase，monggodb 200h大模型应用开发：python，java，机器学习深度学习，rag，mcp，agent，langchain，langgraph，大模型微调 150h大模型算法：学历实习论文，python，机器学习和深度学习，nlp，损失函数、数据处理，预训练，大模型结果评估，监督微调sft，人类偏好对齐rlhf，高效微调lora等，强化学习，经典的大模型架构，例如gpt，qwen，创新的架构，框架应用，性能优化deepseed，模型量化，检索增强rag，agent，其他：模型压缩，技术报告 300h （校招故事会）核心精简版：python，机器学习和深度学习，llm的前置知识和理论，transformer，预训练的知识，tokenization，rope，归一化，flashattention，后训练，sft，lora微调，rlhf，rag，agent数据科学数据挖掘：低配版算法，sql，python，机器学习和深度学习，业务知识开发大类（含前后端测试）：暂未整理全部都是：一两个项目，学历，专业尽量对口，跨专业也可以，主要看实习，大模型这一块还看论文，八股，有代码的还要准备手搓代码，力扣hot100，然后刷实习