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牛客260442829号
Java
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董晓桦 已投
@学长内推:
网易互娱内推急招!
网易互娱,杭州、上海多分布。急招 需要帮忙看简历的私聊我 距离好工作就差迈出第一步了
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研究背景与样本说明本文基于腾讯(支付、企微、腾讯音乐、QQ 浏览器、腾讯新闻等)、字节跳动(TikTok、用户增长、交广等)、百度、美团、京东、Shopee、虾皮、携程等多家互联网公司前端实习面试样本进行归纳分析,重点聚焦计算机网络相关考点。样本特征如下: 覆盖一面、二面及深度追问场景 包含项目驱动型提问 + 八股知识型提问 明显体现当前趋势:从“记忆型八股”转向“原理 + 场景 + 取舍”你往下看就知道考的高不高频率了就是说核心结论:计网考察的三层模型当前大厂前端计网考察,已形成稳定的三层结构:1. 基础认知层(必答正确) HTTP 各版本差异 TCP / UDP 基础 HTTPS 原...
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05-04 08:45
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想拿到嵌入式暑期实习,单靠项目还不够,基础知识的“八股文”依然是面试的核心考察点。很多同学项目做得不错,但在基础问题上答得不系统、不深入,最终错失机会。下面从常见考点出发,给你一套高效准备思路。一、C语言基础:必须扎实嵌入式岗位对C语言的要求远高于普通开发岗,重点不在语法,而在底层理解。重点内容:指针与数组的本质区别const、volatile、static 的作用内存分区(栈、堆、全局区、常量区)结构体对齐与内存布局函数调用过程(压栈、返回地址)高频问题:volatile 为什么在嵌入式中很重要指针和引用(如果涉及C++)的区别malloc 和 free 的底层机制建议:不要死记,尽量做到“...
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04-03 17:47
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05-06 07:16
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Q1:大模型(LLMs)具有什么优缺点?答案:优点:可以利用大量的无标注数据来训练一个通用的模型,然后再用少量的有标注数据来微调模型,以适应特定的任务。这种预训练和微调的方法可以减少数据标注的成本和时间,提高模型的泛化能力;可以利用生成式人工智能技术来产生新颖和有价值的内容,例如图像、文本、音乐等。这种生成能力可以帮助用户在创意、娱乐、教育等领域获得更好的体验和效果;可以利用涌现能力(Emergent Capabilities)来完成一些之前无法完成或者很难完成的任务,例如数学应用题、常识推理、符号操作等。这种涌现能力可以反映模型的智能水平和推理能力。缺点:需要消耗大量的计算资源和存储资源来训...
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