腾讯 IEG 后台开发 一面

自我介绍

实习

A 系统 多业务线的统一纳管配置是什么意思

延时双删解释一下;有没有可以根治数据库与缓存不一致的方法;为什么不采用主从读写分离

用户如何触发点位上的投放召回

有没有通过算法模型推测用户喜好;如果让你设计,比如给用户推荐美食,如何做(数据越多,构建出来的模型越清晰);一直拉其他业务的数据合适吗,有没有更好的方法

B 平台 为什么要做

综合运用三个设计模式,具体是如何做的

为什么用轮询,而不是通过线程做异步通知;现在前端会做轮询,如果有人伪造大量恶意请求,怎么办

C 系统 如何根据用户的实时数据优化算法模型

详细说一下双链路诊断工具;为什么不在落日志之前针对失败做告警

主从资源利用不均的问题是如何发现的

八股

线程和进程的区别;对线程来说,哪些是独立的,哪些是共享的

某台 Linux 机器 CPU 利用率特别高,如何排查

如何确保线程安全

MySQL 中 count(*) 和 count(字段) 有什么区别

MySQL InnoDB 引擎用的是什么数据结构;为什么不用 B 树

Redis 有哪些常见的命令

Zset 的底层是如何实现的;了解跳表吗;为什么这么设计

了解过常见的消息队列吗;如何保证数据不丢失;消息一直积压,怎么办

算法

删除链表的倒数第 N 个结点

LRU 缓存

#发面经攒人品#
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04-16 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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