自我介绍快手实习中逆向反编译抖音源码使用了哪些工具？具体流程是什么？逆向过程中是否遇到过加壳的应用？APP 加固的常见手段有哪些？如何破解 360 加固等市面上的加固方案？网络破解抖音证书校验不通过的具体实现步骤是什么？操作是在 Root 手机还是模拟器上进行的？抖音 APP 是否有风险检测机制？智能音量调节需求的具体实现逻辑是什么？传感器数据与分贝值的关联是如何应用的？低端机性能测试的场景和具体操作是什么？如何根据性能分析报告给出优化策略？扁鹊 SDK 和 KeyPop 平台的实现原理是什么？两者如何通信？你认为自己在安卓和 Java 后端方面，哪部分能力更强？为什么？Redis 和 MyS...

你在leetcode上练的都是死代码能力🤣

1. 你做过大模型数据处理的话，预训练数据清洗一般怎么做，去重、去噪、质量过滤分别解决什么问题？预训练数据清洗本质上是在控制“数据量”和“数据质量”之间的平衡。去重主要解决模型反复记忆同一批内容，避免浪费训练 token，也减少 benchmark 污染。去噪主要是过滤乱码、模板页、广告页、低信息密度文本、机器生成垃圾内容，不然模型会学到很差的语言模式。质量过滤更偏向保留高价值内容，比如结构完整、语义通顺、知识密度高、代码块规范或者问答对明确的数据。实际工程里一般不会只靠一个规则，而是多阶段处理：先做规则清洗，再做语言识别、长度过滤、内容打分，最后再结合 dedup 和采样策略。因为预训练效果...