面试题简述在实际的意图识别场景中，用户输入往往并非完美清晰，可能包含模糊意图、多意图或意图重叠等情况。你是如何建模和处理这些问题的？面试官想听的1、是否理解意图的自然模糊性和重叠性。意图识别绝非简单的单一分类问题，用户的输入通常是复杂的，带有模糊性，甚至多个意图在同一句话中同时出现。能否从根本上理解这一点，对整个模型设计至关重要。2、分类只是手段，最终目标是产生有用的决策结果。模型训练的目标不仅是做出预测，更是通过这些预测，给出有意义的决策，引导系统如何应对不同类型的用户请求。3、模型之外的策略设计同样重要。意图识别是个系统工程，不仅仅是数据 → 模型 → 输出这么简单，还涉及到阈值设置、决策...

希望大佬们给点建议，从1月末投简历找实习，boss上就没有人回我的😅

一、原理概述1. 历史进程web前端发展二三十年以来，前端渲染方案经历了“前后端耦合”—“ 前后端分离 + CSR”—“混合渲染逐渐流行”三个阶段。a. 前后端耦合阶段这一阶段是纯粹的服务端渲染，当时前端尚未形成独立的概念，只需要承担切图的工作，由后端通过JSP/php模板拼接html字符串，由浏览器解析html。这种方式前后端耦合度极高，开发效率低，页面交互体验差（每次操作都要刷新整个页面，重新请求HTML）。b. 前后端分离 + CSR主导随着SPA框架（React、Vue）的兴起，前端进入“前后端分离”时代。后端仅提供接口，前端通过AJAX请求获取数据，再通过JS动态生成页面内容、操作D...