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用代碼將夢想照進現實
2020-02-26 12:21
长安大学 C++
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2020-02-26
在牛客打卡416天,今天也很努力鸭!
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03-25 09:54
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大模型常考面试题 100 道(第 76~100 道)
这份题库不是随便凑出来的 100 道题,而是从大量面经和题目里 筛出来的高频题。我整理了上百套校招、实习、校招的大模型相关面试题,又结合公开平台上反复出现的问题,把那些 出现次数最多、覆盖岗位最广、面试最容易问到 的内容统一收拢,最后形成这套 大模型常考面试题100道76. 训练和推理为什么要区分开看?答:因为两者关注的目标完全不一样。训练更关注怎么把模型能力学出来,重点在数据、loss、优化器、并行训练和收敛稳定性;推理更关注怎么把模型高效跑起来,重点在延迟、吞吐、显存、并发和成本。很多技术在训练阶段成立,不代表在线推理就划算。所以做大模型不能只会训练或者只会部署,至少要知道这两套问题是分开...
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03-03 14:54
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zzzilik:
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昨天 16:53
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四段实习经历,三段大厂。。春招至今0面试。。。受到好大的打击啊
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03-29 22:42
杭州电子科技大学 大数据开发工程师
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简历写"负责微服务架构设计",实际就加了俩接口。面试官问"服务怎么拆的",懵了。继续问"用Eureka还是Nacos,为啥",答不上。当场凉。这就是"面试反噬"——你写得越牛,问得越狠。记住:简历每个技术名词都是定时炸弹。写"Redis"就得准备回答缓存穿透击穿雪崩咋解决。写"高并发"就得说清QPS多少、瓶颈在哪、咋优化的。写之前问自己三个问题——1)真做过吗?2)知道为啥这么做吗?3)能展开说细节吗?答不上就别写。然后深挖每个技术点。比如写了"用Redis优化&q...
你的实习产出是真实的还是...
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