校友啊,一摸一样的情况,准备先把论文投了保证毕业,然后好好沉淀沉淀准备提前批和秋招了
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面的时候感觉面试官问的方向其实已经不匹配了,感觉要挂,但是最后面完还是过了,运气比较好吧,遂记录1. 自我介绍2. 算法题:(1)二叉树最近公共祖先(2)一个班40人,分数都在0-100,小明分数为60分,小明可以挑任意数量的人数和自己一组,要使得这一组的平均分尽可能高,该怎么选,输出最后的人数3. 实习业务及代码实现细节(实现细节有些记不清了,mark一下)4. go的defer和recover5. recover里一般塞什么东西(原话好像是这样,有点久没用了随口胡诌了点,mark一下)6. go的GMP模型介绍7. 如果一个内核线程阻塞了,那go是怎么调度(现场猜的,mark一下)8. MySQL的事务隔离级别以及存在的问题9. MySQL的主从数据同步怎么做10. binlog里面具体是什么东西(记不太清了,凭记忆答了一点,mark一下)11. 可重复读级别下幻读现象的详细解释12. select for update会有什么效果13. 分布式事务了解吗(不了解)14. 分布式锁介绍一下15. redis怎么实现分布式锁(redis有点久没看了,答得不是很全好像,mark一下)16. 假如业务执行还没完,分布式锁就被释放了怎么办(依稀记得好像也是个八股,有点印象,答了大致的思路但是细节记不清了,mark一下)17. 介绍一下https18. https如果有中间人介入怎么办19. CA证书信任链问题20. 平时怎么用ai,用来干什么(问到点了,开始大吹特吹AI Coding工程化实践经验)总的来讲实习业务答得还行,但是实现细节有瑕疵,八股也就mysql和计网好点,其他烂完了,进二面真是运气,球球不要给我一张饼再打我一巴掌把我扇醒🐀三月份能投的都投了,差不多挂完了,tx差不多是最后的希望了
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1.自我介绍2.拷打项目:针对长短期记忆,讲讲你是如何设计记忆的提取、压缩与冲突更新机制的?如果检测到用户存在极端情绪,你的Agent如何在不中断对话流的前提下进行干预?3.讲一下稠密向量与稀疏向量的区别,分别适合处理什么样的搜索需求?4.在向量化之前,为什么要对长文档进行切片?如果不切片会有什么后果?5.切片时设置重叠区域的作用是什么?这个比例你通常怎么来确定?6.余弦相似度和欧氏距离在衡量文本相似性时,各自的优缺点是什么?7.向量库检索出的Top-K结果,如果K值设置得过大,对后续的生成质量有哪些负面影响?8.为什么在初筛召回之后,还要加一个Rerank模型?它能解决向量搜索的哪些局限?9.如果文档发生了局部更新,如何通过增量索引来避免全量重新向量化?10.在RAG的生成阶段,如何在Prompt中设定边界条件来防止模型在没搜到内容时产生幻觉?11.调用大模型API时,为什么要使用asyncio异步编程?它在处理高并发请求时有何优势?12.了解HyDE吗?介绍一下原理,它在处理模糊提问时有哪些优势?13.随着超长上下文模型的出现,你认为传统RAG架构的必要性是否降低了?14.你了解哪些大模型推理框架?SGLang相比vLLM的PagedAttention在推理延迟上有哪些优势?15.手撕:第k大元素20.反问📳对于想求职算法岗的同学,如果想参加高质量项目辅导,提升面试能力,欢迎后台联系。
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