1.自我介绍2.Java的类加载机制了解吗？简单介绍一下类加载的过程。3.对java的并发编程了解吗？有过具体的实现吗？或者说并发编程会有哪些问题？4.介绍一些了解的数据结构？5.详细介绍一下堆吧6.贪心算法和动态规划有了解吗？他们的应用场景分别是什么？有什么区别？7.问了pytorch（简历上的）8.过拟合怎么解决？自注意力机制怎么实现的？结合自己做的东西又问了好多9.mysql的索引结构是什么？B+树的优点以及结构。10.结合项目问了一些高并发场景题目。11.工作中或者研究中遇到了什么难题？怎么解决的？12.tcp协议的三次握手和四次挥手介绍一下13.rpc（不晓得）14.场景题：有不同的...

最破防的一集

今天面试到最后的时候，面试官说，来写道算法题吧。哥们打开链接一开，环形链表？狠狠拿下😋结果因为力扣上有以前写过的代码，面试官说你以前做过了吗，那我们换一道吧。整了一道字符串相关的，一点思路没有😇大伙一定要记得清空力扣的做题记录😭

LLM 大模型学习必知必会系列(五)：数据预处理(Tokenizer分词器)、模板（Template）设计以及LLM技术选型 在模型训练过程中，数据及数据处理是最为重要的工作之一。在当前模型训练流程趋于成熟的情况下，数据集的好坏，是决定了该次训练能否成功的最关键因素。 在上一篇中，我们提到了模型训练的基本原理是将文字转换索引再转换为对应的向量，那么文字转为向量的具体过程是什么？ 1.分词器（Tokenizer） 在NLP（自然语言处理）领域中，承担文字转换索引（token）这一过程的组件是tokenizer。每个模型有自己特定的tokenizer，但它们的处理过程是大同小异的。 首先我们安装好...