25双非秋招投递6

✅ 春招备战指南 ✅ 💡 学习建议：  先尝试独立解题 对照解析查漏补缺   🧸 题面描述背景等均已深度改编，做法和题目本质基本保持一致。 🍹 感谢各位朋友们的订阅，你们的支持是我们创作的最大动力 🌸 目前本专栏已经上线200+套真题改编解析，后续会持续更新的  春秋招笔试机考招合集 -> 互联网必备刷题宝典🔗 携程-2026.03.29-开发岗 题目一：字母 a 的位置 字符串长度固定为 ，而且 a 到 e 各出现一次，所以线性扫一遍就结束了，没有任何隐藏点。 难度：Low 题目二：实时榜单 这题容易被“实时排名”吓到，但范围已经给得很小了。维护每个选手每道题的最高分，再扫一...

1. 介绍一下你做的这个项目2. LoRA 的基本原理是什么LoRA 的核心思路是，微调大模型时没有必要把整个权重矩阵都更新掉，而是只学习一个低秩的增量。原始权重记作 (W)，微调后的权重写成：其中 (A) 和 (B) 的秩都很低，参数量远小于直接更新整个 (W)。训练时冻结原模型参数，只训练这两个小矩阵，这样显存占用、优化器状态和保存体积都会小很多。它适合做领域适配、指令微调这类任务，因为很多任务对模型的改动并不需要覆盖完整参数空间。LoRA 常见会插在 attention 的 q_proj、v_proj 上，有时也会加在 k_proj、o_proj 或 MLP 层。选哪些层，本质上是在表达...

1. 介绍一下你做过的一个大模型项目2. 如果让你设计一个适合购票的 Agent 系统，你会怎么做3. RAG 在酒旅场景里最容易出什么问题，怎么解决酒旅场景里的 RAG 最大问题不是召回不到，而是召回到了“看起来很像但不适用”的内容。比如同一家酒店不同套餐、同一航司不同舱位、同一个城市不同出发日期、同一政策不同会员等级，文本很像，但结论完全不同。模型一旦把这些证据混在一起，就很容易生成似是而非的答案。解决方法通常不是单纯提升 embedding，而是先把检索约束做对。比如 query 里要强绑定出发时间、订单状态、航司、舱位、供应商、会员等级这些 metadata，再在这个前提下做 dens...

从后端转到运维之后，感觉面试难度降了一大截问的非常基础，也有可能是AI面的原因？）开始会让你填自己熟悉的技术栈，然后根据你的技术栈提问Golang 语言中 defer 的作用多个 defer 的执行顺序涉及到多个函数互相调用时，如何涉及 defer 顺序容器和虚拟机的区别容器基于宿主操作系统内核，会不会导致安全性问题数据库 ACID 特性详细解释原子性如果游戏商城充值接口无法访问，但是支付监控面板显示正常，说一下排查思路如果某个容器服务 CPU 使用率突然飙升至80%，同时接口请求速度变慢，说一下排查思路还有一些想不起来了，总之希望鹅厂捞一下