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小马想退休
2023-05-11 17:38
大连海事大学 测试开发
发布于北京
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算法题
算法题越刷越觉得自己菜
2023-05-11
在牛客打卡4天,今天也很努力鸭!
每日监督打卡
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05-02 17:06
长沙工业学院 测试开发
带你理解求最大公因数的算法
前言:在数学学习与计算机编程中,我们经常需要计算两个数字的最大公约数。它既能简化分数计算,也是密码算法、数据运算里最 基础的常用在数学学习与计算机编程中,我们经常需要计算两个数字的最大公约数。它既能简化分数计算,也是密码算法、数据运算里最基础的常用工具。 从古至今,人们总结出两种最经典、流传最广的求解方法:更相减损术与辗转相除法。两种算法底层逻辑相通,都依靠数字公因数不变的数学规律缩小数值,但运算方式、速度效率截然不同。 本文用最简单直白的语言,不带复杂公式,一步步拆解两种算法的原理、过程与优劣对比,带你彻底看懂古人智慧与现代最优解法的区别。<1>更相减损术 #include &l...
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04-17 12:09
内江师范学院 嵌入式软件开发
天塌了,找不到工作了
合适才能收到offe...:
些许风霜罢了
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不愿透露姓名的神秘牛友
04-30 17:45
不愧是字节,问的好难啊🤯
本人简历上 1 个 RAG 项目 + 1 个 Agent demo;这次面的是AI岗一面前我以为:背完八股 + 把项目讲清楚,应该能稳过。0-5 min:自我介绍 + 项目背景- 顺利。讲清楚了我的 RAG 是给法律咨询场景做的,痛点是大模型不懂行业术语。5-20 min:项目深挖(开始崩)- Q1:你的法律文档总共多少?切了多少个 chunk?- 我:约 500 份 PDF,5 万个 chunk- Q2:500 份 PDF 加起来才 5 万 chunk?平均每份 100 个 chunk,你切片粒度是多少?- 我:512 token- Q3:法律文档里"第三条第二款"和"第三条之二"是不同含义,你的切片会不会把它切散?- 我:(沉默 5 秒)……应该会- Q4:那你怎么解决?- 我:我可以加一个 metadata……(开始编)❌ 第一次崩:切片粒度没考虑业务语义。20-35 min:评测体系(继续崩)- Q:你怎么知道你的 RAG 有效?- 我:我用 Recall@5……- Q:评测集多少条?怎么构造的?- 我:100 条,我手工标注的- Q:100 条够吗?分布怎么样?- 我:分布……我没分- Q:那你的 Recall@5 是 0.81,你怎么知道这个数字是好是坏?baseline 是什么?- 我:(沉默 10 秒)❌ 第二次崩:没有 baseline,没分布分析,纯靠"看起来还行"。35-55 min:Agent 部分(彻底崩)- Q:你的 Agent demo 用了几个工具?- 我:3 个,搜索、计算器、文档查询- Q:当用户问一个问题,你的 Agent 怎么决定调哪个工具?- 我:用 ReAct,让模型自己决定- Q:模型决策错了怎么办?- 我:我加了个 reflection……- Q:reflection 失败 3 次后怎么处理?- 我:(沉默 15 秒)……我没想过❌ 第三次崩:异常路径完全没设计。55-65 min:业务理解 + 反问- Q:你觉得字节做 AI 应用最大的瓶颈是什么?- 我:算力?数据?- Q:你看过哪些字节最近发的 AI 产品?- 我:豆包、扣子……- Q:扣子是 Agent 平台还是工作流平台?- 我:(再次沉默)❌ 第四次崩:对面试公司业务一无所知。
面试官拷打AI项目都会问...
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05-03 21:21
贵州医科大学 前端工程师
26应届生找工作实录,迷茫,绝望与错位
摘要:一名26届双非本科生就业真实困境,迷茫,绝望与错位点亮和提升自己的意识高度临近大四毕业,又是一个春天,在宿舍写下这篇文章,我没有明确要写什么,删删减减,大脑的敏捷性不似从前,语言表达能力也在退化,已经很久没有写代码了,起初还会刷一点算法题让自己保持思考,但人的天性还是懒惰的,这些为后面的一些事埋下了伏笔。大一过的浑浑噩噩,对所有的课程提不起兴趣,有时候逃掉一下午的课,来到图书馆,静静坐到日落黄昏,等到校园广播响起,路上的学生逐渐多了起来,看着他们有说有笑,心里涌起一丝悲凉,那段时间总爱胡思乱想,但又不知道该如何改变,找不到学习的动力。我很迷茫后面加入了字节跳动青训营,选择了前端开发,不知...
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