笔试怎么过的?
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1.问:面向对象三大特征答:封装,继承,多态2.问:hashmap的put过程【转红黑树的过程看一下8和64这俩特定的数字,数组扩容的情况就看扩容阈值】答1.计算哈希值和索引的位置(通过hashcode方法获取其哈希值,得到其在数组中的位置)2.判断桶位是否为空(计算在数组中的位置之后,判断是否产生了哈希冲突,如果没有产生哈希冲突,直接放入,如果产生了hash冲突)3.处理哈希冲突(链表/红黑树) 【不同的键可能计算出相同的哈希值】(通过比较hashcode和equal函数的结果来判断是完成对一个键的更新操作还是添加一个新的键值对)4.容量检查与扩容(不论是空桶上直接插入还是处理哈希冲突都会使hashmap的元素数量增加1,每次size增加后,hashmap都会检查当前的size是否超过了扩容阈值,默认是0.75,如果超过阈值就会扩容产生一个容量为旧容量2倍的数组)3.问:arraylist和linkedlist的区别答:一个是数组一个是链表一个适合读一个适合写4.问:工厂模式和策略模式答:工厂模式:spring使用beanfactory和applicationcontext创建bean对象策略模式:Spring 通过各种接口(如 Resource及其多种实现,允许在运行时根据不同需求切换具体的算法或行为5.问:说说对数据库中索引的理解答:按「数据结构」分类:B+tree索引、Hash索引、Full-text索引。按「物理存储」分类:聚簇索引(主键索引)、二级索引(辅助索引)。按「字段特性」分类:主键索引、唯一索引、普通索引、前缀索引。按「字段个数」分类:单列索引、联合索引。
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1.自我介绍,拷打项目为什么用多智能体不用单智能体了解哪些大模型应用框架(你项目中的竞品)rag知识库是怎么搭建的,怎么进行的分片操作如何让大模型更加理解医学名词(一般大模型理解不了医学名词)知识库的大小,我答了一个很大的数,问接口速度问题(一脸懵逼,没考虑过,只考虑过rag层面的优化)询问rag评估(孩子寄了我没做,但是我背过),问具体评估数值(🐔没做过,瞎逼逼了一个数字)优化空间从项目拷打中看的出来面试官水平确实比较高,而且是个声音很好听的小哥哥2.写算法,尽然是acm格式,幸好函数写出来了,可惜的是输入输出没写出来,链表的输入输出真的难3.反问环节:做什么业务,不足之处
梗小姐:佬,你投的不会是这个吧。 wxg-微信支付-模型组 主要工作方向: 1.利用支付数据、社交数据等制定安全策略进行数据挖掘、特征工程 2.前沿模型研究:利用LLM代替xgboost等传统风控模型 本次实习生,可能的工作:使用司内大模型平台进行agent构建,集成到企业微信机器人里,作为内部工具以消息告警等形式提醒产品同学,其实还是偏开发。 掌握python和java应该够用了。 需要掌握的基本知识 简单的开发技能 agent基本原理(重点:function call,可能会被问了解mcp吗) LLM基本知识(训练、微调和部署推理,偏工程化),最好再掌握一些RAG知识
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