27暑期腾讯-微信支付

一面

八股?

MongoDB是不是关系式的

场景题

数据库

面对一亿个用户存储场景应如何设计存储结构?

在上述存储设计中,如果存储用户密码,会如何考虑和设计,尤其需要考虑哪些安全问题。此处特别举例讨论了如果攻击者获取数据库权限后,通过复制加密密码来冒用他人账户的场景,询问如何防范?

询问在MySQL中,当数据量达到几百万条时,使用limit分页查询到1万页以后是否还能高效执行,以及原因。

计算机网络

询问在浏览器输入一个域名后,请求是如何一步步到达服务器的,以及服务器IP是否会直接对外暴露

java中的集合

询问Java中hashmap的扩容机制,特别是在扩容过程中如何处理并发读写的问题

一面强度太大了,根本就没有八股,不出意外应该是挂了,不愧是wxg的实力

#后端##腾讯##暑期实习#
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昨天 03:30
门头沟学院 Java
简直是夯爆了!!!1.实习项目相关问题2.详细介绍一下你做过的智能客服系统。3.你们这套系统主要的应用场景大概是怎么样的?能举个例子介绍一下。4.什么情况下需要用到你的那个 expert 相关技术?5.整套系统的主要难点是在于什么地方?6.中间的 Planner,它的规划机制是怎么样的?比如它底层需要调用哪些工具?是不是需要多轮规划?中间的一些详细设计是怎么设计的?7.你们怎么去评估客服对客户的输出是好还是坏?8.搜索功能是怎么实现的?9.你在中间起到的主要作用是什么?你做出了什么改进?10.你这个迭代的过程中,有 ground truth 吗?比如每一个 query 实际上最终最相关的商品是有哪些?11.你中间做了一些什么样的技术迭代?最终体现在人工评估指标上有什么样的提升?有做过对比吗?12.这个人工评估的指标是怎么设计的?最后它的指标结果怎么样?13.这个指标结果是内部人工评估的,还是线上的结果?14.中间优化的过程中,你们用的是一个什么样的模型?15.你的那个 expert 模型,怎么去训练的?样本从哪里来?16.导购场景的数据是真实的用户跟人工客服对话的场景数据吗?17.训练的样本量大概是多大?18.1000 条样本就足够训练你的这个模型了吗?19.你对比过训练之前跟训练之后,同样的问题模型学习后的能力提升大概有多少?20.你能做到比原始蒸馏出来的模型效果还强吗?21.训这个 8B 的模型用的是多大显存的?什么显卡?八股1.正常来说,1B 的模型在没有做任何量化的情况下,原始 FP 格式存储大概要占到多少显存?2.不考虑梯度的情况,单纯只考虑 Inference,把参数加载到显存里面大概要占多少显存?3.平时有用过一些量化加速的方法吗?4.常用的量化手段比如 INT4、INT8、BF,它们之间怎么做到加速的?你有了解过吗?5.FP 跟 BF 之间的区别,你了解吗?6.FP 和 BF 底层实现的区别主要在哪个地方?7.正常的 MP32 在底层数据存储上,小数是怎么表示的?手撕:有连续的 N 个正整数,随机抽出一个(不拿头尾),将其他数乱序放入 N-1 大小的数组中,找出被取出的数。要求时间复杂度 O (N),空间复杂度 O (1)。
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