1.实习介绍2.实习项目3.10多路复用原理4.堆排序原理5.1亿个数据找top1006.跳表原理、时间复杂度7.二分查找为什么是最快的查找算法8.线程中锁的类型有哪些9.算法:判断 DAG10.算法:倒排索引拉链算法(三个有序数组 A、B、C，A and BorC之后得到的集合)

1、实习介绍2、简历项目深挖- 奖励函数设计：reward函数是如何设计的？数据集的配比是怎样的？- 编码树如何构建？为什么使用高斯分布？3、inductive learning和transductive learning有什么区别？4、实习深挖- Viking是什么？相关业务背景是什么？- 冷启动时，不同专家模型特征输入为什么不同- id特征为什么学习效果不好？5、手撕给你整数 delay 和 forget，以及整数 n。每个人在发现秘密后的 delay 天开始，每天可以分享给一个新的人。在发现秘密 forget 天后会忘记秘密，忘记后不再分享。求第 n 天结束时知道秘密的人数。

我是跨考生，本科学过一点java mysql啥的，目前外卖和点评看的差不多了，现在比较迷茫不知道该学什么，应该是明年三四月投简历找实习，有一点走agent的想法，有没有佬能指明路

1.GAN和Transformer 这两个分别在你的项目里承担了哪些作用？这两个是怎么帮助你推动模型进行图像或者视频重建并提升性能？2.你的GAN以及生成器和判别器主要负责什么工作的，讲一下他们的核心作用以及怎么协同的3.你做项目的时候是先用的生成器还是判别器，为什么要这样设计呢？4.你的轻量化参差模块在优化Swin transformer发挥的什么作用？5.计算机视觉中多尺度融合是什么含义6.为什么深层次神经网络中提取的图像特征被称为”语义特征”？怎么处理图片信息的，多尺度特征的提取怎么提升的模型性能，你用了什么技术和算法框架去实现的7.在你处理模型时用的什么注意力机制，在大模型图像处理项目时这些模块在整体架构分别承担了什么职责？8.你在里面用的对抗损失函数怎么设计的，怎么结合别的模块使用的9.你用的WGAN，他和原始的GAN是怎么改进梯度问题的，以及损失函数中梯度惩罚项怎么实现的Lipschitz约束10.你说一下逻辑回归他的原理还有适用场景以及如何实现的11.在逻辑回归中，我们一般用交叉墒损失函数，你可以说一下为什么吗？12.你结合一下逻辑回归二分类任务，说一下为什么这种情况经常使用交叉墒损失而不是均方误差损失呢？13.L1L2正则化在机器学习模型中的作用是什么(这里要求写数学公式)14.请详细介绍一下PPO这个在强化学习中的策略优化算法，主要思路和流程是什么15.在PPO的算法损失函数中，有两个操作，一个是clip，还有一个是min，请你说一下这两个操作的方式作用还有他们在PPO中的意义。16.在PPO算法的损失函数设计中，cilp的操作已经能够限制策略更新的幅度确保稳定性，为什么还需要在损失计算中取原始的目标和clip的较小值？如果只保留clip部分，不取较小值会有什么问题？