七猫校招笔试考什么

1. 自我介绍2. 目前有 offer 吗？3. 聊了聊实习4. Lua 的 GC 底层怎么做的？怎么回收的？虚拟机层面了解吗？Lua 的 GC 核心思想是可达性分析。经典实现是增量标记清除，较新的版本还支持分代 GC。 简单说，Lua 会从一批根对象出发，比如全局表、当前调用栈上的局部变量、闭包、注册表等，去遍历所有还能访问到的对象，把它们标记为存活。没有被标记到的对象，后面就会被回收。Lua 采用增量方式的原因是，如果一次性做完整 GC，停顿会比较明显，所以它会把回收过程拆成很多小步，在 VM 执行过程中逐步推进。 从虚拟机角度看，GC 和 Lua 的对象模型、栈帧、闭包、table 结构...

一是通用基础，所有岗位都要考的。行测：包含言语理解（病句辨析、语句排序题）、逻辑推理（真假币、烧绳等经典题型）、基础数学计算，以及七猫平台&行业常识（日活数据、核心产品功能等）行业常识：需掌握七猫核心运营模式（免费阅读模式）、内容合规相关要求、平台用户画像特点、主流网文题材分类，以及各阅读平台的核心差异性格测评：部分岗位会涉及，无标准答案，正常作答即可，重点体现岗位适配的职业素养二是岗位专业知识，分岗考察我投的是技术岗，当时问了点产品基础认知、用户行为分析方法、核心数据指标（留存率、DAU等），以及小程序/APP推广落地思路等等。整体难度还行，但是注意要双机位，建议笔试开始前准备好。

DDPM 和 DDIM 的区别是什么？ 第一步：前置小知识（重参数化技巧） 在扩散模型中，我们最常用到一个技巧：如果你有一个符合正态分布的变量 （均值为 ，方差为 ），我们可以把它拆成：  这里的  是一个标准正态分布的纯噪声 。 直白点说： 任意状态 = 确定的基础值 + (随机噪声  噪声强度)。记住这个公式，它是贯穿整个推导的灵魂。 第二步：DDPM 的基础设定（从头到尾加噪） 在原来的 DDPM（去噪扩散概率模型）中，我们有一个清晰的正向加噪过程。 假设我们有一张清晰的图像（或者机器人的一个完美动作），叫做 。我们在它上面不断加噪声，加到第  步时，它变成了 。 DDPM 证明了一个极...

行业不行，人员饱和，AI卷我。下一步准备骑手套装，再战风波。