挺难的，感觉比上周难☹️，8 选择 + 4 编程，120 分钟。T1 签到，T2 是 sklearn 大题跳过了，T3 折半搜索经典套路，T4 笛卡尔树分治有点东西。 选择题：RAG 文档更新后检索旧内容的原因、SVM 模型压缩方法、迁移学习微调策略、CV 预训练任务选择、GBDT 特性、二分查找比较次数、度为4的树求叶结点数 T1. 风不吹雨 每个位置可以做操作1（除以2取整，最多  次总共）和操作2（减 ，最多  次总共），求最小总和。 两种操作的收益是独立的：操作1的收益是 （不管有没有做操作2），操作2的收益恒为 （不管有没有做操作1）。所以直接贪心：操作1选收益最大的  个位置，操作...

人怎么对AI的容忍度如此之大  

其实是简历求拷打 各位佬尽情拷打吧

📍面试公司：百度PSIG🕐面试时间：2026.3.30💻面试岗位：测试开发实习❓面试问题：1、自我介绍2、聊聊你项目中的亮点？3、你在项目中的职责是什么？4、开发过程中有没有遇到什么问题？如何解决的？5、你从这个项目中收获了什么？6、针对你提到的文件上传说说测试用例如何设计？7、你最近一段测试实习主要做了什么？涉及哪些端？8、测试覆盖率如何计算的？9、设计自动化测试脚本过程中的难点是什么？10、自动化测试的case是否需要人为确认其效果？如何验证脚本可行性？11、算法题给定一个caseList（用例列表）和一个deviceList（设备列表），请实现一个算法，将所有用例均匀分配到各个设备...