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2021-03-13 12:02
北京大学 C++
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2021-03-13
在牛客打卡9天,今天学习:刷题 1 道/代码提交 1 次
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昨天 10:46
深圳大学 Web前端
百度-前端实习-三面面经
📍面试公司:百度❓面试问题: 挑一个你觉得相对有技术挑战的,仔细讲一下 流式输出SSE 的请求用的是什么框架? 怎么去做吐字动画? 项目分工 AI coding 写一个类似于搜索框的搜索的产品。从技术设计上你觉得有什么可能需要特别注意或者考虑的点吗?结合你刚刚的这些搜索对话什么的。(应该要回答防抖节流之类的) 搜索的字符匹配高亮,这个后端要如何处理接口呢?写一个接口的 API 搜索的时候,他可能会有一个假设一个场景。我搜索第一个query的那个时间特别长,可能是 10 秒钟才回来。然后搜索第二个query,回来的时间比较短,可能 2 秒钟就回来了。那这个时候那个搜索结果页会发生什么呢?(第二...
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04-10 17:18
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现在大二,投了很多没人理,看到很多都是要大三的,可不可以伪装成27届找实习啊。有没有人经历过。
LuminousZJ:
不行,最后还是要看学信网的,这点不能伪装,也骗不过人家,得不偿失
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03-13 14:13
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门头沟学院 Java
学院本简历求拷打,找不到工作了
二本的结局就是铁人三项嘛
简历被挂麻了,求建议
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昨天 19:28
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也大大小小面了很多内部正在搞AI的公司,给大家分享一下我的面试题库! 第一章:RAG 系统 Q1: 请解释 RAG 的工作原理。与直接对 LLM 进行微调相比,RAG 主要解决了什么问题? RAG(Retrieval-Augmented Generation)的核心是"检索+生成"两阶段:先从外部知识库中检索与用户问题相关的文档片段,再将这些片段作为上下文拼入 prompt,让 LLM 基于检索到的信息生成回答。相比微调,RAG 的优势在于: ①知识可实时更新,不需要重新训练模型; ②可追溯来源,减少幻觉且便于审计; ③成本低,不需要 GPU 资源做训练; ④领域迁移方便,...
Agent面试会问什么?
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