中邮消费暑期实习生——数据挖掘

Prompt Engineering:提示词- 通过设计输入文本来引导模型输出- 不修改模型参数- 适合快速迭代场景Supervised Fine-Tuning:模型精调- 使用标注数据微调模型参数- 需要训练资源- 适合专业化场景Prompt典型案例:1. 添加"逐步思考"提升推理能力2. 角色设定"你是一位资深律师..."3. 输出格式控制"用Markdown表格展示..."SFT典型案例:1. 医疗问答数据微调2. 客服对话场景优化3. 法律文书生成专项优化Prompt优势:✓ 零训练成本✓ 即时生效✓ 灵活可调✓ 保留通用性Prompt劣势:✗ 专业领域效果有限✗ 提示设计需要经验✗ 输出稳定性较低SFT优势:✓ 领域适应性强✓ 输出质量稳定✓ 可处理复杂任务✓ 减少提示长度SFT劣势:✗ 需要标注数据✗ 训练成本高✗ 迭代周期长✗ 可能过拟合## 产品决策建议• MVP阶段优先Prompt• 核心业务场景采用SFT• 混合方案：通用能力+专项优化• 考虑：数据/算力/时效/效果的平衡           

    4.9一面无八股、手撕介绍个人情况、实习经历、项目经历单独介绍了机器学习/深度学习相关的个人学习历程，全程介绍10分钟左右问了一个深度学习识别项目里，所做工作是哪些？主要是使用模型？还是自己设计改动模型？问了个人本科的国奖竞赛（温控相关的）问我对公司有没有什么问题，提问了该岗位是做什么的，有哪些业务？结束，全程20分钟左右———————————————————4.14二面两个面试官 一个应该是技术主管 一个hr和一面一样介绍个人情况、实习、项目，大概十分钟主管还是还是问了很多竞赛的项目 可能正好部门准备发展这一块的业务，问的很深入，具体到系统传感器布置、系统的仿真、系统的温度控制精度等等，对我的回答提出了一些疑问，一一回答完，基本面试时间就到了全程半个小时面试完下午OC了———————————————————4.15offer

求分享数分或数开的八股文

不知道是不是KPI，面试官感觉一边面试还一边在忙一些东西，一直说我们就聊聊天吧，后面还问我什么时候可以实习，实习多久，还说了部门语言，办公地点之类的。不过我回答不上来的时候他也都说没事，换一个换一个，总之面试体验还是非常好的。1. Redis的数据结构及其应用场景2. MySQL一条查询语句执行过程3. MySQL索引类型4. 最左匹配原则相关5. SQL优化方法6. Java什么情况下会full gc（直接跟他说我JVM还没怎么学，他就说那就先不问这个）7. TCP三次握手四次挥手8. 处于CLOSE_WAIT状态下的连接数过多，资源占用过多的时候该怎么处理9. 项目中比较有挑战的事情，怎么解决的（Redis + Lua + 乐观锁 异步处理，解决超卖）10. 有没有去调研过其他方式，比如12306、支付宝他们怎么解决这个问题的（我只说了还有个分布式锁的方法，然后他说可以去阅读一些公司的技术文档来应用到自己的项目里面）11. 项目的用户量？（我直接就说并发量不是很高，最多几百，一般都是用Jmeter模拟更大并发量）12. 说一下乐观锁和悲观锁？它们的应用场景？13. 为什么项目选择RabbitMQ？RabbitMQ对比Kafka等产品手撕：堆排序（都在刷力扣，没练过这个，大一学的早忘了）团子的面试感觉和其他的不太一样，问一个问题就跳到另外一个去问了，没有追问什么的