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牛客350082779号
2021-11-28 14:54
中北大学 Java
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2021-11-28
在牛客打卡3天,今天学习:刷题 25 道/代码提交 9 次
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互联网刷题笔试宝典
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03-16 17:04
快手_后端开发实习生(实习员工)
腾讯二面
总时长35分钟,无手撕,感觉遇到KPI面了,唉35分钟一直在问实习,八股就问了下面的1.redis与数据库的缓存一致性2.redis的zset数据结构3.redis的两个持久化机制4.分布式cap理论5.什么时候ap,什么时候cp6.进程线程协程问怎么没手撕,说一面撕过了,业务是应用宝游戏商城,后面过了还有一面技术面,问面试表现,说挺顺的,可以再关注一下运维数据,然后问转go有难度嘛,就结束了
iiooz:
别想太多了,面试官如果看不上,就不会约面了,腾讯很少所谓的kpi,有面就说明能力肯定不错,只是每个面试官筛选方式不同,二面甚至只跟你聊生活的都有,鹅还是很开放的在筛选人这一块
今天你投了哪些公司?
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03-13 14:21
已编辑
江西警察学院 前端工程师
好漂亮的报错
就是觉得好漂亮,可能是配色?
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03-15 10:30
吉林农业大学 算法工程师
超聚变数字技术 大模型开发 一面
1、自我介绍2、简单聊下实习干了什么 ,解决了什么问题3、讲讲什么是 RAG,结合你做过的企业知识库问答系统讲一下 RAG 调用的全流程RAG 是 Retrieval-Augmented Generation,也就是检索增强生成。它的核心思想是先从外部知识库中检索相关内容,再把检索结果作为上下文交给大模型生成答案,这样可以降低模型只依赖参数知识带来的时效性和幻觉问题。以企业知识库问答系统为例,完整流程一般是用户输入问题之后,系统先做 query 预处理,比如纠错、改写、意图识别和关键词提取,然后进入召回阶段,从向量库、全文检索或者混合检索系统里找出候选文档;候选文档出来后再做 rerank 重...
AI-Agent面试实战...
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