T.C.L.春-招点击就送

实习第三周，我第一次参加架构评审会。 会议室里七八个人，PPT 翻了二十多页，大家在讨论一个微服务拆分方案。 逻辑我基本听懂了，但有一处一直卡着我： 新的服务拆分之后，调用链路会多出两跳。日常流量下，问题不大。 但大促流量峰值呢？ 我翻了翻压测历史数据，高峰期 QPS 能冲到平时的十几倍。 我举了手："这个方案，在高流量场景下，级联超时的概率会不会放大？" 会议室安静了两秒。 架构师转过头，看了我一眼："你怎么算的？" 我把压测数据和延迟预估的推导过程说了一遍，大概三分钟。 他点了点头："这个问题值得拉个专项。" 散会后，导师发来私信...

刚刚丢了简历过去tx提前批，燃尽了😓感觉这年头保研考研考公都难。今晚海投看看能不能刷点经验，八股一点没看。冲冲冲。

春招约不到面试，太难受了

写在前面：AI面试一般分技术面和行为面，大厂会有2~3轮技术面 + 1轮HR面。技术面以手撕代码 + 八股知识点为主，行为面主要考察项目经历和沟通能力。下面按模块整理高频题。1、机器学习基础请解释过拟合的成因以及你会如何处理？几乎每家必问。答题时要涵盖：正则化（L1/L2）、Dropout、数据增强、Early Stopping、降低模型复杂度等。BatchNorm 和 LayerNorm 的区别，各自适用场景？CV 方向 BatchNorm 更常见；NLP/Transformer 中 LayerNorm 是标配。能对比 GroupNorm 加分。梯度消失/爆炸是怎么产生的，有哪些解决思路？从...