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ps:如果这篇帖子对于还在找工作和找实习的你有所帮助,可以关注我,给本贴点赞、评论、收藏并订阅专栏;同时不要吝啬您的花花雪花算法(Snowflake)时钟回拨的核心成因是系统时间倒退(NTP校准、虚拟机恢复、手动调时等),导致新ID时间戳小于历史时间戳,引发ID重复。主流解决方案按从基础到终极分层,兼顾可用性与唯一性,核心策略如下:一、基础方案:等待时钟追平(最常用、生产首选)核心原理检测到回拨时,主动休眠等待系统时间追上历史时间戳,再继续生成ID,零风险保证唯一。实现逻辑记录lastTimestamp(上次生成ID的时间戳)生成新ID时,对比currentTimestamp与lastTime...
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吐血整理!春招面了15家,总结出面试官最爱问的AI问题
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03-15 20:24
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老哥看看是简历的问题吗?还是投的少了,打招呼咋没几个回的呀😥
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03-17 13:56
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27届找暑期,简历求拷打
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今天你投了哪些公司?
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03-17 08:17
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商汤科技 大模型开发 二面
1、自我介绍2、讲一下你做过的一个最有代表性的项目3、RAG 里 chunk 怎么切,为什么这是个关键点chunk 切分会直接影响召回质量和最终回答质量。因为向量检索不是按整篇文档检,而是按切分后的片段检。如果切得太长,一个 chunk 里会混入很多无关信息,虽然语义覆盖大,但相似度不一定集中,模型拿到后也不容易抓住重点。如果切得太短,单个 chunk 虽然很纯,但上下文不完整,容易导致召回回来的内容缺少关键信息。实际做的时候一般会根据文档类型来定。像制度文档、说明文档,可以按标题、段落、语义边界切;如果是 FAQ 或问答对,本身就天然适合按条切。通常还会设置 overlap,避免一个关键信息...
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