面经面试时间：1月份，日常实习，部门是国际化（还挺想去的，最后一面挂了（一）项目实践与工程化类实习中挑一个最有挑战的经历介绍性能优化的具体落地动作（资源加载、渲染、运行阶段）？如何量化优化效果？（简历有提到如何理解 CDN？哪些资源适合放 CDN、哪些不适合？是否了解 CDN 动态加速？（简历有提到CDN虚拟列表的实现逻辑、核心优势（简历有提到AI 提效（cursor rules）的具体实践？（简历有提到skills 与rules 的核心区别是什么？(当时没回答好大模型与 2020 年前传统模型的本质区别？催生大模型出现的核心原因？（没回答好，扯到transformer前端开发中常用的设计模式...

有人懂这个录用评估会挂吗？听说发帖有玄学能接offer…

都怎么样了啊？兄弟们，我这在boss上沟通基本都不要我的简历就拒了

1. xgboost 为什么叫梯度提升树因为它本质上就是：树：基学习器是 CART 回归树提升：一棵一棵往上加梯度：每一轮拟合的是损失函数对当前预测的负梯度普通提升树可以理解成拟合残差，XGBoost 是把“残差”推广成了更一般的梯度下降框架，而且用了二阶导信息，所以比传统 GBDT 更强。2. 知道什么概率模型？朴素贝叶斯，说一下贝叶斯的思想概率模型就是用概率分布描述数据和变量关系的模型，比如：朴素贝叶斯HMMCRFGMM贝叶斯网络贝叶斯思想就一句话：先验 + 数据 = 后验。公式：[P(A|B)=\frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}]朴素贝叶斯做分类时，假设特征在给定类别下条件独...