跪求offer，许愿Offer！百度三面几乎没有啥硬性问题，全部都是系统设计、技术排查问题，都是从项目、业务出发，每句话都在问，非常精细1、你的IM架构是怎么设计的2、为什么说群聊人多了，流量会指数式增长3、假如系统IO频率过高，怎么优化4、为什么考虑用redis做缓冲（缓存）5、怎么排查sql问题6、怎么让io的负载降低7、io负载降低的话，你怎么让它少写8、怎么RAG优化，怎么搭建反问：1、哪里需要提升回复：多遵守第一性，回答问题抓本质，你很多建议设施都是相似的我个人还有一点小问题，面试官认为是有些场景过度设计了，哈哈，其实是为了学习一下中间件的用法，强行加上去的已经燃成舍利子了，自大年初...

各位大佬们，可以帮忙看看我的简历有没有什么问题嘛，想投中厂的前端开发实习

最近前前后后也投递了很多份简历,但是基本上牛客上的公司都是秒拒或者是过了筛选没下文了,所以想让大佬看看这个简历有什么欠缺的地方吗,可以当下就做一些改动的.在 boss 上也是只有一些本地的小公司进面了

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...