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题目来自牛客 可以关注我的每日一套面试题专栏，每日一起更新打卡 1.HashMap底层原理和扩容机制 数组+链表 数组+链表/红黑树(JDK8以及之后，在 ？时会变成红黑树 当元素数目大于因子（0.75）×？的时候，会发生扩容，扩容为原来的两倍，在jdk7之前要重新计算来确定位置，由于要么位置在原位置，要么在原位置＋原数组长度，所以用哈希值与上原数组长度，如果为真，那么就在原位置＋原数组长度，不然的话就不动。确定好在哈希桶的位置后，再尾插进对应的位置。 默认初始容量16，负载因子0.75，当元素数量超过（容量×负载因子）发生扩容。链表长度>=8且数组长度≥64时会转为红黑树，提升查询效率...

快手基础平台部录用评估的有hxd泡出来的吗？

问CLIP的训练方式。多模态大模型的embbding应该怎么训练？对比学习。会用到哪一层的特征？最后一层。场景题：给一个文本token，怎么判断在题库中是否存在，或者说它的位置。细粒度感知能力怎么提升？忽视视觉感知能力的问题怎么缓解？Qwen3-vl 的 deepstack?qwen2.5-vl 的 ViT是什么？有没有初始化的权重（面试官可能想问是不是用的原始的NaViT权重，这里我想的是ViT肯定得先预训练）业务主要是搜题和解题。代码一个 sub词的列表的子集能否组成单词 一个大数之和，字符串 s 和 t，相加后返回新的字符串

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