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LionTT
2021-09-14 14:20
门头沟学院 前端工程师
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2021-09-14
在牛客打卡2天,今天学习:刷题 9 道/代码提交 10 次/学习课程 1 节
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03-19 21:35
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华南理工大学 后端工程师
💡PDD 服务端研发面经:在“尬笑”中进阶,在“撕题”中成长
刚面完拼多多(PDD)的服务端岗,这一波面试下来,真的深刻体会到了什么叫“基础不牢,地动山摇”。把面试题总结出来分享给大家,顺便附上我的内推码,大家一起冲!1. 网络基础:那些“送命”的细节TCP断电感知: 我随口说 send 函数返回 -1。面试官微微一笑:“你确定吗?”真相: 客户端断电,OS 没机会发 FIN 包。如果服务器不发数据,send 根本没机会返回错误。此时需要依靠 TCP Keepalive(保活机制) 或者应用层的心跳包来感知。TCP 八股文连招: * 握手/挥手顺序、流量控制、拥塞控制(慢启动、拥塞避免、快重传、快恢复)。报文有序性: 依靠 Sequence Number...
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03-16 09:48
吉林农业大学 算法工程师
顺丰 大模型开发 一面
1、LoRA 微调的原理LoRA 的核心思想是不直接更新预训练模型里的原始大权重,而是在某些线性层旁边增加一个低秩更新分支,用低秩矩阵去近似权重增量。假设原始权重是 W∈Rd×k,全量微调时直接学习ΔW,LoRA 则把它写成:ΔW=BA其中A∈Rr×k,B∈Rd×r ,,(r) 是远小于 (d) 和 (k) 的秩。这样前向计算就变成:h=Wx+ΔWx=Wx+BAx实际里通常还会加缩放项:这样做的本质是认为很多下游任务对大模型权重的更新其实存在低秩结构,不需要真的去学习一个完整的大矩阵。LoRA 的优点是可训练参数少、显存占用低、训练快,而且原模型参数冻结,方便多任务切换和权重管理。2、LoRA...
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03-03 21:13
百度_后端开发(实习员工)
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03-03 11:27
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这个简历春招还有机会吗?
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大家都开始春招面试了吗
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昨天 23:55
字节跳动_tt_客户端开发(实习员工)
面试中被面试官问到用过大模型,体验如何,该怎么回答
目前开发似乎都在向着AI靠拢,很多公司内部都开始使用了各种大模型面试过程中就很容易被问到这样的问题:用过哪些大模型,体验如何或许你觉得只是在和你闲聊,但是我觉得如果你好好准备的话,确实可以给面试官眼前一亮的感觉谈到用过哪些大模型:我们肯定不能说豆包,ds或者元宝这里我们可以说claude,chatgpt-codex,gemini,这三者是目前性能排行很高的大模型(note:cursor不是大模型)这里也推荐大家可以尝试一下目前最好的大模型,claude opus 4.6 high这个模型我感觉真的很强大了,可以独立修复bug,阅读文档,解析需求那么你对于大模型的使用应该是什么样子的呢这里我们主...
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