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1. HMM 原理、主要问题、解决方法隐马尔可夫模型（HMM）是一个生成式序列模型，包含隐藏状态和观测序列，通过状态转移概率与发射概率描述序列生成过程。主要任务有三类：概率计算（前向后向）、解码（Viterbi）、学习（Baum-Welch）。主要问题包括独立性假设过强、特征表达能力弱、难以利用长距离上下文。常见改进是使用CRF、BiLSTM-CRF、BERT-CRF等判别式或深度模型。2. fastText 和 word2vec 差异word2vec核心是学习词向量（CBOW/Skip-gram）；fastText在词向量基础上引入子词（n-gram）信息，因此对未登录词、拼写变体、低频词更...

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本属鼠也是体会到了一天两面连着的感觉！两次二面都是以拷打项目为主没有手撕题（震惊，感觉是G了）其中虾皮对于微服务项目的拷打比较深刻，感觉自己还是得加强一下！同时redis与mysql还是重中之重，到时候自己再加深一下对于分布式系统中 mysql和redis怎么使用进行学习。

这是很缺人吗，怎么一面随便面面就oc了的？