2026年03月13日 滴滴-网约车平台全程40分钟一、项目与实习经历索引与效率平衡：在将数据存入 ES（Elasticsearch）时，是如何平衡索引力度和查询效率的？有没有做冷热分离等策略？Agent交互模式：堆栈分析到代码定位的链路中，与大模型的调用是单轮还是多轮（Auto-agent）？为什么这么选择？Prompt设计：你的 Prompt 是怎么设计的？准确率评估：诊断 Agent 的准确率是如何评估的？有没有办法将这个验证流程也自动化？幻觉与长文本问题：有没有遇到过大模型产生幻觉（定位错误代码）的情况？如果遇到文件过长超过上下文窗口限制，你会怎么解决？二、场景设计题（司机智能接单助手...

这个写的很垃圾吗

1. 机器学习中特征的理解特征（Feature）是样本可量化的属性，是模型输入。特征质量通常决定模型效果上限。常见有数值、类别、文本、时间、统计聚合、交叉特征等。2. 机器学习中有哪些特征工程方法？常见方法：缺失值处理、异常值处理、编码、标准化/归一化、特征构造、特征选择、降维。 from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder from sklearn.compose import ColumnTransformer from sklearn.pipeline import Pipeline from sklear...