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笔试时间：2025年10月29日往年笔试合集：2023春招秋招笔试合集2024春招秋招笔试合集第一题：实体匹配结果合并问题某业务部门有多个数据来源，现在需要对多个来源的实体数据进行去重、消歧、合并。有多个实体匹配系统（假设系统的匹配结果完全正确），每个系统会从不同角度进行匹配，匹配结果是相同实体列表。这些匹配结果中往往存在交叉重复的问题，需要对所有匹配结果进行合并去重。例如系统A的匹配结果是 [1,2,3]，系统B的匹配结果是 [2,3,4]，那么合并后的匹配结果是 [1,2,3,4]。请你按照上述逻辑，编写代码实现对匹配结果的合并去重。输入描述第一行输入是整型 N，表示有 N 个实体匹配系统...

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MySQL查询性能优化核心知识点总结 索引优化策略 合理使用索引是提升查询性能的基础。B-Tree索引适合等值查询和范围查询，哈希索引仅适用于等值查询。复合索引需遵循最左前缀原则，避免冗余索引。 定期分析慢查询日志定位低效SQL，使用EXPLAIN查看执行计划，关注type字段（应避免ALL或index）和Extra字段（避免Using filesort或Using temporary）。 查询语句优化 避免SELECT *，只查询必要字段。使用连接（JOIN）替代子查询时，确保关联字段有索引。大表分页使用延迟关联： SELECT t1.* FROM large_table t1 JOIN (...

1. 手撕 合并区间2. 八股1）请介绍 Transformer 的结构组成及各部分作用，在长序列时空数据中，2）如何降低 Transformer 的计算复杂度？常见的稀疏注意力变体有哪些？3）GNN的消息传递机制是怎样的？在时空图中，如何结合时间信息编码节点特征？你接触过哪些时空 GNN 模型？4）LoRA微调的原理是什么？秩 r 的选择会对模型表现产生什么影响？5）RAG的完整流程，在时空出行数据场景里，构建向量检索库时如何处理时间衰减对召回的影响？6）强化学习在 Agent 优化中的应用，结合出行推荐 Agent，你会如何设计 Reward 函数？3. 项目1）微调时的训练数据是怎么构建的？如何保证样本多样性和质量？2）在 RAG+时空知识图谱的 Agent 系统中，知识图谱更新的机制是怎样的？是怎样保证实时性的？3）在大规模轨迹数据下是怎么做负采样（Negative Sampling）的？4）训练 LoRA 模型时，你是如何选择冻结层的？依据是什么？5）在高并发查询 Agent 系统中，你会如何优化召回和生成阶段的延迟？4. 开放题1）大规模 Agent 系统在多线程/多进程场景下的资源调度策略如何设计？2）如果你要在 GPU 资源有限的条件下同时提供推理和微调服务，如何做资源分配和任务调度以保证时延和吞吐？