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另一花生
2019-10-19 23:33
字节跳动_财经_研发
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2019-10-19
在牛客打卡1198天,今天也很努力鸭!
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暂无评论,快来抢首评~
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昨天 19:50
江西中医药大学 算法工程师
刷题
这个牛客上的题难度真的大,力扣上的也差不多,我想问问大佬们这些题是怎么刷的,我笔试怎么编程题一个度写不出来
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03-29 09:32
蚌埠坦克学院 嵌入式软件开发
极米 嵌入式软件 一面 面经
1. 自我介绍,说说你做过的项目里技术上最有挑战的一个。答:按"背景→技术挑战→你的解法→结果"四段走,控制在2分钟。重点放在技术挑战上,说清楚难在哪、你怎么想的、最终怎么解决的。极米是投影仪方向,如果有音视频、显示、IoT相关经验要重点提。2. FreeRTOS的任务堆栈溢出是如何检测的?溢出后系统会发生什么,如何预防?答:FreeRTOS提供两种栈溢出检测方式,通过configCHECK_FOR_STACK_OVERFLOW宏配置。方式一(检测值为1):任务切换时检查栈指针是否越界,只在上下文切换时检查,开销小,但如果溢出发生在两次切换之间可能漏检。方式二(检测值为2)...
嵌入式面试八股文全集
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03-09 11:15
天津工业大学 测试工程师
这是同一个人吧
这是**吗,天天发内推吗,想钱想疯了。看到都烦,我来牛客看面经结果全被这个刷屏
牛客45681302...:
内推还能拿钱,第一次知道
三月的小目标
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03-27 01:58
已编辑
西北工业大学 Java
简历求锐评
211本985硕,暑期快手已经用人部门筛挂两次了😡😡实习已经改了一版了,需要写的更详细点吗😭😭😭
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03-29 00:13
广西大学 算法工程师
阿里 AI Agent 开发二面
1. 大语言模型的 RLHF 训练流程是什么,它存在哪些潜在风险RLHF 一般分三步。第一步是 SFT,用高质量指令数据把基座模型调成能听懂任务、按格式回答的模型。第二步是训练奖励模型,把人工偏好数据整理成 chosen 和 rejected 形式,让奖励模型学会判断两个回答哪个更好。第三步是强化学习优化,最经典的是 PPO,让当前策略在奖励更高的方向上更新,同时用 KL 约束避免模型偏离初始策略太远。它的风险主要在三个地方。第一,奖励模型可能学偏,模型最后学到的是“讨好奖励模型”而不是真正更有帮助。第二,强化学习阶段如果约束不够,模型容易出现 reward hacking,看起来分数高,但真...
AI-Agent面试实战...
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