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...

算上这次也是三战字节了timeline3.24一面 当晚约二面3.25二面 当晚约三面3.27三面 3.30约HR面4.1HR面4.2 oc+offer加油加油，希望暑期能活下来

春招 boss 每天投满 150，3 月份一共 3 家约面， 一家实习 oc 眼高手低了没去，结果到了 4 月份一家面试也没有了😭😭，简历有问题吗？要不要出去大城市找工作啊😭😭

链接 这题是一道高斯消元的模线性方程组,由于mod=2,只会出现0和1 由于题目要我们找到前k个可以确定解的方程,而且只有0和1出现,我们需要借助异或空间线性基来求解(本质上就是找到前k个线性无关的方程组) 还有一个问题,这道题的n很大(1000),要是直接高斯消元会超时 因此,我们采取bitset优化 代码如下: #include<iostream> #include<bitset> #include<vector> using namespace std; int main() { ios::sync_with_stdio(false); cin.tie...