双9计算机 追求wlb拿到东北地区某省信通offer听说信通之间差异很大想要了解一下日常工作的薪资待遇、加班强度听听各位大佬的建议目前手里除了信通只有一线城市私企offer、工资可能是电网的2-3倍，但是考虑到强度和稳定性，犹豫中

概述 对于给定数据集，其中。线性回归的目的是找到一个函数  使得线性模型的预测值与真实值尽可能接近。通常选用均方误差来判断其接近程度，即  当均方误差最小时，即可求得最优线性回归模型。此时  表示的解。我们只需要求得均方误差在最小值时的值，因此均方误差的常数项可忽略。 一元线性回归 当数据集中的维度为1时，即，此时为标量，则对于给定数据集，线性回归给出的模型为  此时也是标量。易证对均为开口向上且恒大于0的二次函数，因此我们可以使用二次函数对称轴公式或求导来确定该函数的最小值。这里选择求导的方法。将分别对求导：  令上式等于0，得到   多元线性回归 最小二乘法 对概述中的式子，我们令  则 ...

一、算法与基础1. 手撕Transformer decoder层代码，要求实现mask机制2. 预训练时为什么要用Masked LM而不是直接预测下一个token？3. 大模型量化中，INT4和FP16的精度损失主要差在哪些场景？怎么弥补？4. 讲一下MoE结构的原理，为什么能在增加参数量的同时控制计算成本？二、项目深挖1. 你做的大模型压缩项目，为什么选择知识蒸馏而不是量化？2. 训练时遇到过loss震荡吗？怎么定位是数据问题还是模型问题？3. 你们的模型部署延迟要求是多少？用了哪些优化手段？4. 如何评估一个生成模型的创造性？有哪些量化指标？三、业务场景题如果让你设计一个垂直领域小模型，数据量有限但要求推理快，完整流程会怎么设计？

入职第一天，一切都是新的，也一切都让人觉得挺开心的。新的办公室、新的工位、新的电脑，连空气里都带着一点“重新开始”的味道。同事们都挺友善，领导也耐心地给我介绍了团队和工作内容，虽然还有点紧张，但更多的是期待。希望自己能尽快适应节奏，把这份新鲜感和热情慢慢变成稳定的动力。