百度笔试

我曾经也是机器学习纯小白，对算法一窍不通，甚至连Python都只会简单的print语句，一度以为“AI领域的面试实习”是遥不可及的事情。后来我制定了一套精准的三个月计划，不盲目啃书、不囤积资料，只抓核心、重实战，三个月后顺利拿到3家公司的机器学习面试实习邀约，甚至成功拿到offer。这篇文章，我会把自己亲测有效的三个月计划，毫无保留分享给你——不用天赋、不用每天熬8小时，每天1-2小时，跟着走，从ML小白，一步步具备面试能力，真正实现“三个月直接面试”。全程不玩虚的，没有晦涩术语，每一步都有明确目标、具体任务，新手照着执行，就能少走90%弯路。⚠️ 先避坑：小白最容易犯的3个错误在开始计划前，...

这个写的很垃圾吗

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

1、自我介绍2、讲一下你做过的一个最有代表性的项目3、RAG 里 chunk 怎么切，为什么这是个关键点chunk 切分会直接影响召回质量和最终回答质量。因为向量检索不是按整篇文档检，而是按切分后的片段检。如果切得太长，一个 chunk 里会混入很多无关信息，虽然语义覆盖大，但相似度不一定集中，模型拿到后也不容易抓住重点。如果切得太短，单个 chunk 虽然很纯，但上下文不完整，容易导致召回回来的内容缺少关键信息。实际做的时候一般会根据文档类型来定。像制度文档、说明文档，可以按标题、段落、语义边界切；如果是 FAQ 或问答对，本身就天然适合按条切。通常还会设置 overlap，避免一个关键信息...