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慧慧呀哈哈
2021-03-19 20:17
华中科技大学研究生在读 数据分析师
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阿里实习hr面已结束 归求意向书和offer
许愿许愿!!!
阿里巴巴/2022春招进度交流
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03-27 21:02
清华大学 Java
小米 Java 软件开发工程师一面面经
1. 你的项目中使用了消息队列(MQ),如何保证消息的可靠性投递(不丢失)?回答:保证可靠性需要从三个阶段入手: 生产者阶段:开启确认机制(如 RabbitMQ 的 Confirm 模式或 RocketMQ 的同步发送)。发送失败时进行重试,或者记录日志入库。MQ 节点阶段:开启持久化(交换机、队列、消息全部持久化到磁盘)。如果是集群环境,使用镜像队列或多副本同步,确保 Leader 宕机后数据不丢。消费者阶段:关闭自动 ACK,改为手动 ACK。只有在业务逻辑处理成功后才返回确认,防止消息在处理中途由于异常丢失。2. 谈谈 Netty 的高性能架构,为什么它比传统的 Tomcat 连接器更快...
查看20道真题和解析
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03-28 10:59
西安工业大学 golang
美团2026年春招第三场笔试【技术方向】(转正实习)
这场做的真不如上场了,三个编程题,前两个超时,第三个都不想看了
笔试
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02-09 19:24
乌鲁木齐市第101中学 无线通信工程师
标准结局
不过大厂的面试确实比小厂能学到更多
肖先生~:
大一点得到公司面试更能学到点东西
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02-24 13:27
百度_acg_千帆agent开发(实习员工)
组长说这是百度十年来第一次,我没绷住
不过还是挺开心的hhh
哈哈哈,你是老六:
百度去年裁员分评不好,赶紧弄点红包
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03-29 00:13
广西大学 算法工程师
阿里 AI Agent 开发二面
1. 大语言模型的 RLHF 训练流程是什么,它存在哪些潜在风险RLHF 一般分三步。第一步是 SFT,用高质量指令数据把基座模型调成能听懂任务、按格式回答的模型。第二步是训练奖励模型,把人工偏好数据整理成 chosen 和 rejected 形式,让奖励模型学会判断两个回答哪个更好。第三步是强化学习优化,最经典的是 PPO,让当前策略在奖励更高的方向上更新,同时用 KL 约束避免模型偏离初始策略太远。它的风险主要在三个地方。第一,奖励模型可能学偏,模型最后学到的是“讨好奖励模型”而不是真正更有帮助。第二,强化学习阶段如果约束不够,模型容易出现 reward hacking,看起来分数高,但真...
AI-Agent面试实战...
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