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R11happy
浙江大学 Java
发布于上海
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@牛客3004684号:
美团点评推荐算法一面
1. 比赛相关: 介绍比赛,评价指标 2. user,和item特征的维度,embedding的维度 3. word2vec的输入是什么,输出是什么? 4. 召回模型的评价指标是什么? 5. boosting,bagging了解吗?有什么区别? 6. GBDT,XGBoost有什么区别? 7. YoutubeDNN正样本和负样本怎样进行的构造?比例是多少? 8. 场景题:有用户的浏览记录(只浏览,没有点击),和用户的点击记录(浏览,并点击),召回模型如何进行样本构造(正,负样本) 9. 正样本和负样本的构造哪个难一点? 10. 了解哪些召回模型? 11. DeepFM可以作为召回模型吗? 12. 作召回的模型具有什么特点? 13. DSSM了解吗?说说结构?为什么可以作为召回模型? 14. 正则表达式了解吗? 算法题:数组中出现次数超过n/2的数。 问时间复杂度和空间复杂度, 有没有空间复杂度为O(1)的解法(摩尔投票法) 反问
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昨天 22:28
杭州电子科技大学 大数据开发工程师
现实点说:能去就去,别耗着。
我见过太多人陷在"等大厂"的死循环里。简历投了,没消息,就继续刷题继续等,等了三个月,实习季过了,简历上还是一片空白。然后秋招的时候被问"有没有实习经历",只能说没有。这才是最惨的结果。小厂实习当然有缺点。技术栈可能老,没有大厂背书,mentor可能也是边学边带你。但它至少给了你一个真实的项目、一段能写进简历的经历、一次把课本知识用到实际的机会。这些东西放在那里,比空白期强得多。而且说实话,面试官问小厂实习经历,问的不是公司有多大,是你在里面做了什么、遇到了什么问题、怎么解决的。你要是能把一个小厂项目讲得有血有肉,比那些在大厂打了三个月杂、只会说&quo...
找不到大厂实习可以去小厂...
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05-09 17:42
北京邮电大学 Java
做了个企业级 AI 智能体项目,让面试官彻底的闭嘴
最近把自己做的 Super Agent 开源了,一个 Java 技术栈的企业级 AI 智能体平台,分享一下做这个项目过程中的思考。GitHub地址链接:https://github.com/java-up-up/super-agent先说说这个项目解决了什么问题面试被问 RAG、Agent、MCP 的时候,大多数人能说出概念,但一追问细节就卡住了。原因很简单——大家学 AI 的方式基本是跟着教程调 API,跑通一个 Demo 就觉得会了。但 Demo 和能上线的系统之间,差的不是代码量,是对每个环节的深入理解。Super Agent 就是把这些"真正会遇到的问题"都实现了一...
查看22道真题和解析
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不愿透露姓名的神秘牛友
04-30 18:05
虽然情场失意了
但是事业顺利了😎
空屿编号:
你把墨镜摘下来是不是这样😭
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05-04 15:55
华为_系统工程师
第 53 题:上下文压缩(Context Compression)在长文本场景的应用
第 53 题:上下文压缩(Context Compression)在长文本场景的应用 题目 解释上下文压缩(Context Compression)技术在长文本场景的应用。 一、为什么需要上下文压缩? 长文档、多轮对话或大量检索结果会占满 context 窗口,导致:超出模型长度限制、重点信息被挤到边缘、成本与延迟上升。上下文压缩 指在保留关键信息的前提下缩短或摘要送入模型的文本,使更多内容“塞得进”且关键信息不丢。 二、常见做法 摘要:对长段做摘要(用模型或抽取式摘要),只把摘要放入 prompt;适合“只要大意”的问答与检索后阅读。 选择性保留:按相关性或重要性筛选句子/段落(如用检索分...
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