继续来分享下最近的面经~1.离线数据处理咋做的？训练数据接入规范？2.阶段模型效果验证咋做？3.失败样本回流有做吗？4.断点重训咋做？5.交叉熵和KL散度区别？6.LangGraph/LangChain区别？状态快照机制了解吗？7.RAG八股略8.手撕二叉树中序

1. 自我介绍，介绍一下你觉得最有挑战性的项目2. 你提到用过多任务架构，任务数量多了之后内存压力怎么处理的？静态分配和动态分配你怎么选择？答：任务多了之后内存压力主要来自两块：每个任务的栈空间，以及任务间通信用的队列和信号量。栈空间的处理：先用 uxTaskGetStackHighWaterMark 跑一段时间，看每个任务实际用了多少栈，按实际用量加一定余量分配，不要每个任务都给一个很大的默认值对于简单任务（只做状态机跳转、没有深层函数调用）可以给很小的栈，比如 128 字对于有 printf、sprintf 或者复杂字符串处理的任务，栈需要大一些静态分配 vs 动态分配：嵌入式项目里我倾向...

第一题是循环数组的最长严格上升子序列，脑筋急转弯题目。第二题是 python 实现一个模型的前向传播，给公式。第三题是子数组出现最多的那个树乘以子数组的长度，求怎么拆分数组能让这个玩意儿最小化。第四题是路径修改树上节点的二进制 + 路径查询。真的感觉好难啊🤯 一般笔试做多少分才能有面试啊？有人全做出来了吗？

研发卷，10道选择题 + 3道编程题，选择题基本上都是AI/大模型相关：RAG、大模型等等，最近做笔试基本上都是AI相关的了， 大家还是提前多刷刷AI的知识吧 编程题： T1. 风不吹雨 操作 1 是把  变成 ，最多用  次；操作 2 是减 ，最多用  次。每个位置每种操作最多做一次，两种可以同时做，求最小元素和。 一个比较显然的结论：如果同时做两种操作，先除后减一定不差于先减后除（因为除法会把减掉的量也砍半）。所以同时做两种操作的减少量就是 ，其中 。 然后注意到操作 2 对每个元素的减少量都是 ，跟选哪个元素无关。所以操作 2 直接贡献  的减少量。操作 1 的减少量取决于选哪些元素，贪...