找了东莞华勤软测实习，有没有去过的觉得怎么样啊，能学到东西吗，不会天天加班吧

1. 写一下 attention 公式，代码实现一下attention 的公式是：计算过程就是三步：先算 (Q) 和 (K) 的相似度分数，再做缩放，然后过 softmax 得到权重，最后用这个权重对 (V) 加权求和。 import numpy as np def softmax(x): x = x - np.max(x, axis=-1, keepdims=True) exp_x = np.exp(x) return exp_x / np.sum(exp_x, axis=-1, keepdims=True) def attention(Q, K, V): dk = Q.shape[-1] ...

📍面试公司：广东广凌科技有限公司🕐面试时间：2026/3/20💻面试岗位：java开发实习生❓面试流程：开局二话不说先填表随后笔试：一共33道题，限时40分钟，题目整体难度适中，不确定的在6题左右，大概包含的是mysql，jvm，spring等等面试部分:1.当两张表分别是一对多或者多对多的关联关系，如何将两张表进行关联的。（这里答的分别是设置外键和设计中间表）2.Spring的事务失效的场景(这一块其实了解不多，但当时恰好问了我唯一会的一个点，异常被try-catch捕获但未重新抛出，所以事务失效了，操作不会回滚)3.spring事务的实现原理是什么(我承认这一块给我直接干懵圈了，就支...

1、自我介绍我主要做的是大模型应用开发和 NLP 相关工作，技术栈以 Python 和 Java 为主。平时做得比较多的是 RAG、知识库问答、Agent 流程编排、数据清洗、信息抽取和模型服务化部署。之前接触过 FAQ 问答、命名实体识别、文本处理、检索召回优化、多轮对话上下文管理这些方向，也做过一些评测和效果优化工作。我希望找一份偏大模型应用落地的岗位，把模型能力和业务场景结合起来，重点做效果、工程和稳定性的平衡。2、实习经历3、RAG 的优化，项目中 Agent 的流程RAG 的优化一般可以分成数据侧、检索侧、重排侧、上下文构造侧和生成侧。数据侧主要是文档清洗、去噪、切 chunk、补充...