哈喽,大家好,今天又是简历点评的一篇博客,继上篇博客点评了简历之后,很多同学后台发我简历让我帮看,然后我发现了大部分同学的简历还是写的很差,可以说是非常差,如果有看过我之前写过的经验贴的话或许就不会这样来写简历了,也可能是执行力太差了,要知道简历是我们的门户,如果简历都不好好写,那么给HR和面试官的第一印象就非常差,已读不回和要简历没下文的概率就很大了,下面点评一下这位同学的软测简历:一.实习经历点评 实习这块都没有什么要说的了其实,基本都是胡编乱造,写的都是没用的内容,如果对于i一个小白来说,哎写的不错的这个实习经历,要业务测试有业务测试,要自动化有自动化,怎么会写的很烂呢? 对于稍微有经验...

是我写的代码太烂了吗

看来得重新踏上征程了。后悔之前oc之后没有走其他的流程。

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...