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九局下半转啊转
2020-03-16 20:31
电子科技大学 算法工程师
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2020-03-16
在牛客打卡11天,今天学习:刷题 20 道
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03-31 18:11
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分库分表
如果用 userId 分表,要用merchantId 查询的话,如何查询?维护索引表:用一张单独的索引表存储 merchantId -> userId,查询时先查索引表拿到 userId。自己手写实现 一致性哈希分表一、核心原理(3 句话记住)把 userId 哈希成一个 0 ~ 2^32-1 的整数把 分表(表名后缀 0、1、2、3...) 也哈希后放到哈希环上userId 顺时针找最近的表 → 得到表序号(0、1、2...)关键:加表只影响少量数据二、手写实现一致性哈希(完整可复制)结构哈希环(排序的 Map)物理节点(真实表:0、1、2、3)虚拟节点(让数据分布更均匀)路由方法:输...
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03-31 21:03
北京理工大学 Java
高德java一面面经
上周二投的暑期实习,没想到周四就约面了,一边疯狂准备一边拖,终于今天完成了自己的第一面。前面问了十几分钟agent项目,后面回到java部分。HashMap 的底层实现是什么?是线程安全的吗?HashMap 会有死循环问题吗?如果要用线程安全的数据结构,有什么替代方案?synchronized 的底层实现大概是怎么样的?线程锁锁的到底是什么?ThreadLocal 有了解吗?大概是怎么回事?ThreadLocal 在什么场景下会用到?在你的项目中,有用到 ThreadLocal 吗?Redis 常见的数据结构有哪些?ZSet 和 Set 的底层实现有了解吗?缓存雪崩、穿透、击穿分别是怎么回事?...
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03-19 11:21
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锐评一下我的简历吧,投几天了都没有找到,成都双非本。
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03-22 16:43
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现在AI这么恐怖,毕业26,能干到30吗?暑期实习也找不到,感觉快进斩杀线了啊
钱嘛数字而已:
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03-29 00:13
广西大学 算法工程师
阿里 AI Agent 开发二面
1. 大语言模型的 RLHF 训练流程是什么,它存在哪些潜在风险RLHF 一般分三步。第一步是 SFT,用高质量指令数据把基座模型调成能听懂任务、按格式回答的模型。第二步是训练奖励模型,把人工偏好数据整理成 chosen 和 rejected 形式,让奖励模型学会判断两个回答哪个更好。第三步是强化学习优化,最经典的是 PPO,让当前策略在奖励更高的方向上更新,同时用 KL 约束避免模型偏离初始策略太远。它的风险主要在三个地方。第一,奖励模型可能学偏,模型最后学到的是“讨好奖励模型”而不是真正更有帮助。第二,强化学习阶段如果约束不够,模型容易出现 reward hacking,看起来分数高,但真...
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