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桃奈叶子
2020-11-22 11:11
厦门大学 C++
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2020-11-22
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03-23 19:00
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腾讯前端一面(微信基础部)
1. 自我介绍(面试官要求:着重项目 + 技术积累)核心考察:技术栈广度、项目落地经历、学习连贯性,需突出与前端岗位匹配的核心能力(如跨端、工程化、前后端兼修)。2. 项目深挖(高频追问,核心考察实战能力)重点追问项目小程序课表督导系统:核心难点聚焦页面转 PDF 的宽高适配,追问 PDF 生成具体问题、解决方案、使用的技术库;延伸追问性能优化实操(防抖节流、懒加载、图片优化、分包)。React 转 RN 跨端重构(AI 股市分析项目) :核心追问跨端重难点与解决方案,包括两端适配、样式兼容、技术栈重构细节;延伸追问是否独立负责工程化 / 打包 / 部署。工程化追问具体在哪个项目做了打包 / ...
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03-26 13:34
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滴滴 AI Agent开发 二面
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03-17 13:56
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吉林农业大学 算法工程师
MiniMax 大模型开发 二面
1. 你做过大模型数据处理的话,预训练数据清洗一般怎么做,去重、去噪、质量过滤分别解决什么问题?预训练数据清洗本质上是在控制“数据量”和“数据质量”之间的平衡。去重主要解决模型反复记忆同一批内容,避免浪费训练 token,也减少 benchmark 污染。去噪主要是过滤乱码、模板页、广告页、低信息密度文本、机器生成垃圾内容,不然模型会学到很差的语言模式。质量过滤更偏向保留高价值内容,比如结构完整、语义通顺、知识密度高、代码块规范或者问答对明确的数据。实际工程里一般不会只靠一个规则,而是多阶段处理:先做规则清洗,再做语言识别、长度过滤、内容打分,最后再结合 dedup 和采样策略。因为预训练效果...
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