4.7 今天找到实习了吗

真服了，我不信有这个题，还不会常见的业务题◆ 大模型（LLMs）基础面• 目前主流的开源模型体系有哪些？• prefix Decoder 和 causal Decoder 和 Encoder-Decoder 区别是什么？• 大模型LLM的 训练目标 是什么？• 涌现能力是啥原因？• 为何现在的大模型大部分是Decoder only结构？• 简单 介绍一下 大模型【LLMs】？• 大模型【LLMs】后面跟的 175B、60B、540B等 指什么？• 大模型【LLMs】具有什么优点？• 大模型【LLMs】具有什么缺点？◆ Layer normalization 篇• Layer Norm 的计算公式写一下？• RMS Norm 的计算公式写一下？• RMS Norm 相比于 Layer Norm 有什么特点？• Deep Norm 思路？• 写一下 Deep Norm 代码实现？• Deep Norm 有什么优点？• LN 在 LLMs 中的不同位置 有什么区别么？如果有，能介绍一下区别么？• LLMs 各模型分别用了 哪种 Layer normalization？◆ LLMs 激活函数篇• 介绍一下 FFN 块 计算公式？• 介绍一下 GeLU 计算公式？• 介绍一下 Swish 计算公式？• 介绍一下 使用 GLU 线性门控单元的 FFN 块 计算公式？• 介绍一下 使用 GeLU 的 GLU 块 计算公式？• 介绍一下 使用 Swish 的 GLU 块 计算公式？◆ Attention 升级面• 传统 Attention 存在哪些问题？• Attention 优化方向• Attention 变体有哪些？• Multi-head Attention 存在什么问题？• 介绍一下 Multi-Query Attention？• 对比一下 Multi-head Attention 和 Multi-Query Attention？◆ transformers 操作篇◆ LLMs 损失函数篇◆ 相似度函数篇◆ 大模型（LLMs）进阶面◆ 大模型（LLMs）微调面◆ LLMs 训练经验帖◆ 大模型（LLMs）langchain 面◆ 多轮对话中让AI保持长期记忆的8种优化方式篇◆ 基于langchain RAG问答应用实战◆ 基于LLM+向量库的文档对话 经验面.......

全网最全面的嵌入式面试八股文资料：https://www.nowcoder.com/creation/manager/columnDetail/mPZ4kk每一个打工人进入新公司，都会面临一段关键的「Landing期」（着陆期/适应期）。这个阶段不只是让你适应新环境，更关乎你如何建立个人专业形象、融入团队、规划未来。那怎么才能在短时间内稳稳落地、轻盈起飞？今天就来聊聊，我总结的 6个实用经验，帮助你顺利度过入职初期的关键阶段👇🧭 1. 理解业务，找准方向🗣 “不懂业务，技术只是空中楼阁。”刚进公司，第一件事不是写代码、做文档，而是要先理解业务场景。主动请教 Mentor 或 Leader...

24届二战考研下岸后怎么找到工作啊   

好的，以下是重新设计的标题和文章框架，风格更偏向技术实践与案例结合：基于HarmonyOS Next的政务服务平台开发实战：ArkTS+DevEco Studio全流程解析一、引言：鸿蒙政务应用的开发价值随着数字化政务的普及，HarmonyOS Next凭借其分布式能力、安全特性和流畅体验，成为政务类应用的理想选择。本文将通过一个**“市民服务大厅预约系统”**案例，手把手教你使用DevEco Studio和ArkTS开发鸿蒙政务应用，涵盖UI设计、数据管理和跨设备协同等核心功能。二、环境搭建与项目创建1. 配置DevEco Studio下载安装最新版DevEco Studio（需支持Harm...