看来好好准备,还是有不少机会的
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11-01 01:18
同济大学 C++
- 一个很重要的:加减会溢出,异或不会溢出。- 函数:function:功能(函数应该完成某种功能、职责、任务)1. 函数的结构:- 函数声明:bool is_prime(int n);- 函数体:bool is_prime(int){...}- 函数调用: is_prime(34)- 函数调用和赋值: bool flag = is_prime(19)- 函数指针:is_prime;- C语言是面向过程(函数)的语言:函数是c语言程序的基本构建单位:c语言程序是由函数之间的相互调用组成的。- 参数传递:形式参数,实际参数。参数传递:实参——>形参。C语言没有引用,只有值传递(复制)。main函数是栈里面最后的一个层,只有等其他所有的执行完了才是main函数出栈。1. 注意:调用的函数有自己的数据副本,他会修改被调函数中的参数,但不会影响主调函数的值。2. 注意:如果想要通过被调函数中的参数来修改,主调函数的值,那么解决办法就是:指针。(指针就是地址,原本参数传递的是值,指针因为是地址,所以就能实现上述功能)3. 注意特例:数组作为参数时,会退化成指向该数组第一个元素的指针。(发生了类型转换)[图片]4. 这个退化有利右弊:- 优点:1避免大量数据的辅助 2可以在被调函数中修正盖主调函数的值 3让函数调用更灵活- 缺点:1丢失了长度信息- 局部变量:定义在函数里面的变量1. 作用域:可以引用变量的区域,2. 块作用域:生命周期,存储期限3. 一般局部变量都放在栈里面,因为他是自动存储期限,随着栈帧入栈开始,栈帧出栈消亡;动态存储期限malloc开始,free结束;静态存储期限:永久!比如数据代码。怎么把默认为自动存储期限的变量变为静态的呢?static关键字!4. 静态变量(static):静态存储期限的变量可以存储上一次函数调用的状态。静态变量只会初始化一次,即便后面在初始化相同的名字变量,他地址值还是不会便。相较于动态(每次都会变)5. 存储期限作用于运行,作用域作用域编译- 外部变量(全局变量)1. 作用域:从变量定义开始,到文件末尾。2. 存储期限:静态存储期限。- 问题:static的局部变量和外部变量有什么区别?- 作用域不同。tips:尽量避免使用外部变量(debug定位问题)- 递归:1. 递归会导致大量的无效计算。比如斐波那切数列。如果要用算法实现非波那切的话一定要用循环的方法。2. 常用面试题:汉诺塔,斐波那契。n皇后(但是实际当中一般都不用递归)- 递归三问;- 到底什么情况下可以考虑递归?问题具有递归结构,也就是能用数学归纳法,同时大问题可以分解为子问题。- 是否使用递归?如果不存在重复计算的问题可以使用递归。- 如何写递归?边界条件,递归公式。
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投递商汤科技等公司7个岗位
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11-02 06:10
门头沟学院 Java
1.详细说一下dns解析它是怎么解析的,过程咋样2.Transformer你给我讲讲它底层原理,讲一下它为啥能替代RNN,我们知道Transformer架构已经很成熟了,但你觉得它的Self-Attention机制在多模态对齐上会不会存在瓶颈?有没有实际场景里注意力权重完全偏掉的情况3.说下LoRA的原理吧,LoRA是不是只能在Linear层插?你有没有了解过为什么不能插在LayerNorm之后?这会对训练稳定性造成什么影响4.你刚才提到用过QLoRA,那你能具体说说QLoRA是怎么降低资源成本的吗?常见的量化方式有哪些,QLoRA为什么选的是NF4和FP16这组组合,而不是别的组合?你能说说NF4 的分布拟合逻辑吗5.我们做了一些multi-query attention优化,但发现decoder延迟还是高,你觉得是哪里的瓶颈vLLM 本身的KV cache 是不是反而是负担7. Embedding模型和Rerank模型分别是怎么处理文本语料的?用场景举一下例子8.看你做过RAG,讲讲从数据清洗到检索服务上线这整个链路是怎么搭的,你是怎么做chunk切分的10.你觉得当前RAG的最大瓶颈在哪?你做过哪些改进来提升 Recall11.你们在训练xx领域大模型的时候,SFT 数据怎么构造12.看你做过LoRA微调,那你是怎么选rank值的?合并adapter权重的时候有没有遇到梯度爆炸13.我看你这个特长里面也有写过使用这个模型部署是吧你也做过相关模型部署的工作,那咱们能简要的说一下,我们部署的参数量模型部署的参数量,然后还有它对应的硬件之间的需求关系,比如说我每个参数量的模型所需要的算力需求大概是什么?先给出一个题吧,我们部署一个MOE架构的千分三的235b的一个模型,他所需要的算力大概是多少?14. 比如rag知识库搭建就是比如说我们在搭建这个知识库的时候,需要对这个知识库的文件文档进行动态更新了,那么你之前是用的是全量嵌入还是增量处理?如果是用增量的话,那么怎么来避免新旧文档的文单的分布不一致导致的这种检索偏差的问题15.你那个机械臂的那个动作态这一块融合的这一块,然后你那个具体的数据是怎么进行一个融合的,然后这个对比协议是怎么做的16.在做多模态融合的时候,有没有做过过视觉跟文本之间的对齐任务,怎么做的
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