#利用阿里云部署软件仓库[root@localhost ~]# cat > /etc/yum.repos.d/docker.repo << EOF[docker]name = dockerbaseurl = https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/rhel/9.6/x86_64/stable/gpgcheck = 0EOF[root@localhost ~]# dnf makecache正在更新 Subscription Management 软件仓库。无法读取客户身份本系统尚未在权利服务器中注册。可使用 "rhc&qu...

目前简历是这样的，求问大佬有什么建议

腾讯面试这个状态是啥意思

1.自我介绍2. 文章分类大概有多少文章？数据规模怎么影响方案？答案：如果文章量只有几千篇，我一般不会一上来就训练很复杂的模型，而是先用预训练模型微调，或者用 embedding 加传统分类器做一个强 baseline。因为数据量太小的时候，复杂模型很容易过拟合，线上效果不稳定。如果有几十万到几百万篇文章，就可以考虑训练一个更稳定的分类模型，包括 BERT 微调、领域继续预训练、层级分类模型，甚至做多任务学习。数据量越大，越要关注标签噪声，因为文章分类里的标注经常不是绝对干净的，尤其是多维度分类，一个文档可能同时属于多个业务类别。实际项目里我会先看三个东西：类别数量、每个类别样本分布、单篇文档...