深信服面试

LORA 原理：解释 LORA(Low-RankAdaptation)的核心思想，如何通过低秩矩阵实现参数高效微调?数学形式如何表达?Self-Attention机制：自注意力机制中 O/K/ 矩阵的作用是什么?如何通过缩放点积计算注意力权重?公式推导并解释Softmax 的意义。位置编码：Transformer为何需要位置编码?主流 LLM(如 LLaMA、GPT)使用哪种位置编码(如 ROPE)?相比绝对/相对位置编码有何优势?Seq2Seg 模型：Seq2Seq模型的核心组件是什么?Encoder-Decoder结构如何解决长程依赖问题?RAG技术：RAG(检索增强生成)的完整链路包含哪...

如图。有类似情况的大佬吗，怕是钓鱼邮件还没敢点开 发件人显示为字节跳动招聘 • **********     

一位粉丝朋友分享了最近参与美团民宿旅游业务线的一面的经历，全程约1小时，面试官围绕高并发、分布式事务、性能优化等高频考点展开追问，问题密集且注重落地细节。以下是完整问题整理+回答思路+扩展解析，助你避坑！一、项目与高并发场景1. “介绍一个项目中的难点，并说明QPS和用户量峰值？”回答示例：项目背景：民宿节日大促活动，瞬时流量激增（如春节、国庆），用户抢购特价房源。核心数据：QPS峰值：约8000（主要集中在活动开始前5分钟）；用户量峰值：单日活跃用户12万，抢购时段并发用户3万+；难点：库存超卖：多节点并发扣减库存的原子性问题；系统崩溃风险：流量洪峰导致服务雪崩；响应延迟：用户提交订单后长时...