秋招第五周记录

1. k-means聚类点初始化阶段有什么优化策略？2. 如何评估聚类的好坏？3. 介绍transformer架构？4. Attention计算时间复杂度？5. 超长序列下降低Attention时间复杂度的方法？6. Transformer用的什么Norm？7. 分类模型的指标有哪些？8. 分类模型的损失函数？交叉熵损失相比于均方差损失的优势？9. 模型训练过程中哪些行为可能导致梯度爆炸？10. 手撕 树的最长链长度 面的实在有点痛苦，主包做的大模型方向，确实对过去的分类模型不是很了解，问的东西也没什么答出来的，大模型相关的八股也没问，简历上的东西也不问，应该是业务原因吧，可能用大模型不多所以...

目前秋招有几个意向了，但都是正常流程走完，没有加面，这种情况下会不会全开出大白菜呢？或者说，base的档位是不是在你面完技术面的时候就已经固定了，后续是否还有argue的余地呢？求大佬解答，真的不想再面了😣

二面（8.20）总时长：1小时算法题：有n个6面的骰子，求掷一次后和为k的概率为多少。一开始想回溯，问要不要求复杂度，后面试官给了一些简单的提示，想出来动态规划解法MySQL的主从同步的过程是怎样的MySQL有哪些锁，能不能构造一个间隙锁的死锁？MySQL对这种死锁是如何处理的select a from xxx where c > 1 and d != 2 and b = 3，建立索引，怎么建，能最高效对实习中提到的K8s很感兴趣，想让我介绍一下K8s以及我做的东西是什么（10多分钟）用markdown写一个实现共享单车服务的技术方案，包括核心表结构，过程包含扫码取车，骑行过程的位置监控...

csig，没想到意向的这么早~tl：一面：8.26二面：8.28三面：9.2HR面：9.10