一面时间：3.23自我介绍展开讲一下百度的实习（STAR法则）讲解一下图片的评测集是如何设计的评测执行中，有哪些自动化提效的部分agent skill做ui自动化实现细节？测试case的覆盖度如何，通过率大概多少badcase主要集中在哪些部分？针对badcase,解决思路是什么？你编写的功能脚本主要解决了什么问题？代码手撕：如果给你一个包含1000条数据的JSON文件，请你用Python读取它，并统计其中某个字段（如label）的分布，你会怎么做？反问环节。二面时间：3.24自我介绍展开讲一下百度的实习（STAR法则）你针对图片的评测标准如何构建？定义评测标准之后，是靠人去做吗，有没有自动化...

不知道过两年会变成啥样…   

感觉寄了，代码都让ai写了，现在心里慌慌慌。怕不给面试，也怕给了面试。第一次面试说要出一道算法题脑子一片空白😐。。。

挺难的，感觉比上周难☹️，8 选择 + 4 编程，120 分钟。T1 签到，T2 是 sklearn 大题跳过了，T3 折半搜索经典套路，T4 笛卡尔树分治有点东西。 选择题：RAG 文档更新后检索旧内容的原因、SVM 模型压缩方法、迁移学习微调策略、CV 预训练任务选择、GBDT 特性、二分查找比较次数、度为4的树求叶结点数 T1. 风不吹雨 每个位置可以做操作1（除以2取整，最多  次总共）和操作2（减 ，最多  次总共），求最小总和。 两种操作的收益是独立的：操作1的收益是 （不管有没有做操作2），操作2的收益恒为 （不管有没有做操作1）。所以直接贪心：操作1选收益最大的  个位置，操作...