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LeonLin_0
2023-10-16 19:36
门头沟学院 Web前端
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05-25 11:28
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华为_HR
华为OD机考考点分析与高效备考策略
一、 考试目标量化明确目标:总分400(100+100+200),150分即可通过。这意味着无需追求满分,策略性地获取分数更为关键。常见组合:前两题分别拿到80%和70%的用例通过率,第三题即使0分,也可通过。建议将主要精力投入前两道一星题。二、 核心考点分布与权重根据真题统计分析,考点分布如下:1.一星题(100分x2):占比约70%的分数字符串处理(30%): 最高频考点。包括IP地址分类、协议解析、日志过滤、键盘输入模拟等。核心是掌握split()、正则表达式、字符遍历与状态机。哈希表与统计(20%): 用于计数、去重、建立映射。典型题目如“生日礼物统计”、“文档特征提取”。栈与队列(1...
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04-30 08:59
东北大学 人工智能
去不知名厂实习有用吗?
孩子bg 双非本 末流985硕暑假竞争太激烈了,投了很多厂,字节,阿里,美团,快手,携程等等,但实际没有几个约面。目前就字节面两次 一次二面挂 一次三面挂现在想去找20-99人的厂,或者99-499人厂刷一段经历,有用吗,导师只放一段实习
啵啵很虎:
可以试试500-999人或者1000人左右的,这个太小了
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05-27 19:27
已编辑
门头沟学院 算法工程师
AI Infra学不完学不完
最近读了腾讯写的文章,简单自己做了下总结和理解,又有了新的输入,不愧是腾讯👍 一、学到的核心知识 1. 大模型推理的两大基石 Continuous Batching(连续批处理):传统批处理要求一个 batch 内所有请求"同时开始、同时结束",但 LLM 输出长度不可预测,会浪费 GPU。vLLM 把调度粒度从 request level 下沉到 token level——每一步看哪些请求"差几个 token",就调度几个 token,把短请求填进 batch 的空隙里。 Paged Attention:传统做法一次为请求申请全部显存,碎片严重;P...
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