背景：24届211软件工程专业。中间因为考研二战空档了一段时间，后经人推荐联系到了栗栗姐。因为很久没接触算法题了，在栗栗姐的帮助下准备了比较久的时间。在整个过程中，栗栗姐尽心尽力帮我联系部门，跟相关人员沟通，非常感谢栗栗姐-----还是旧系统面试发的offer了，哈哈哈哈哈。机试：1、高矮个子排队2、报文响应时间3、简易内存池按栗栗姐发的题库刷就可以，跟力扣上的很多题思路类似，刷的同时也练习了手撕。资格面试：1、自我介绍2、来base地的原因3、空窗期的原因4、大致介绍一下项目5、期望薪资之后就是反问环节了，可以问问培养计划之类的问题。技术一面：首先是自我介绍，之后聊聊了项目问题，开始问八股，...

bg双2，投了很多中大厂基本都简历挂，uu们帮忙看看还能怎么优化一下呢，要不要把第二个项目换成agent（还是rpc？）

投了字节后端实习岗当天直接流程中止，面试都没有，大佬们可以帮我分析一下吗，这是我简历

1.自我介绍2. 文章分类大概有多少文章？数据规模怎么影响方案？答案：如果文章量只有几千篇，我一般不会一上来就训练很复杂的模型，而是先用预训练模型微调，或者用 embedding 加传统分类器做一个强 baseline。因为数据量太小的时候，复杂模型很容易过拟合，线上效果不稳定。如果有几十万到几百万篇文章，就可以考虑训练一个更稳定的分类模型，包括 BERT 微调、领域继续预训练、层级分类模型，甚至做多任务学习。数据量越大，越要关注标签噪声，因为文章分类里的标注经常不是绝对干净的，尤其是多维度分类，一个文档可能同时属于多个业务类别。实际项目里我会先看三个东西：类别数量、每个类别样本分布、单篇文档...