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吴禹彤
2020-02-29 15:20
东北石油大学 C++
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深信服的一面小哥哥太温柔了,好喜欢啊啊啊啊啊啊啊啊啊
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牛客喵🐱
牛客运营
爱上了
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发布于 2020-02-29 17:33
吴禹彤
楼主
东北石油大学 C++
希望二面也可以这么温柔 爱了爱了
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发布于 2020-02-29 15:21
暂无评论,快来抢首评~
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小马不让泄题,而且他们的题目应该是自己出的,所以这里只讲一讲大致流程.自我介绍询问项目(找一个自己觉得做的最好的项目,问几个问题,主要是业务层面的,不太涉及底层知识,飞速过一遍就完了)然后是C++八股,都很简单,只是我不会www,面试官一直在说"小问题""不重要",人超级好的.八股开始:07:38,八股结束:17:28,十分钟左右过一下就结束了.编程让写了一个哈希表的题,分块哈希表,有点恶心,刚开始还读假题了,写了一个相对暴力的做法,在面试官的提醒下口胡了正确的解法(正确做法复杂度是O(mlogn)).吹水时间:我看你的简历是偏互联网的方向,为什么要投智...
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xd的第一次实习
iiooz:
这犹豫什么,直接去wx,而且鹅本身不分日常暑期,即使说法是日常进去的,但到了那个时候都有转正机会的,系统会自动转换身份
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1、为什么引入父子索引,为什么引入 BM25,比例是怎样的,具体流程是什么,有没有 rerank父子索引主要是为了解决 切块后召回准,但是上下文不完整 的问题。如果文档直接按 300~500 token 切成小块做向量检索,确实更容易召回到具体答案,但很容易丢掉原文结构,比如标题、段落关系、表格上下文、前后约束条件。所以会把文档拆成两层:父块:保留完整语义单元,通常是 800~1500 token子块:用于召回,通常是 200~400 token检索时先搜子块,命中后回源到对应父块,再把父块内容喂给大模型。这样既保证召回精度,也保证上下文完整性。引入 BM25 是因为向量检索对语义相似比较敏感...
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