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...

海投二百多份全石沉大海了，求大佬们给个建议

7.1.H5性能优化有哪些点7.2.如何进行native渲染7.3.native渲染与html的解析和渲染7.4.小程序js api和webview通信原理7.5.前端组件库的设计原则7.6.遇到的最困难的组件是怎么开发7.7.做过哪些前端特效7.8.css、js动画、lottie、svg、canvas7.9.复杂3d动画前端怎么实现7.10.前端视频处理方面7.11.如何设计一个低代码引擎7.12.如何设计一个DSL解析器7.13.手撕:lodash的get函数7.14.实现promise.all