群核信息前端工程师社招四面面经

1、文本分类特征选择算法卡方检验（Chi-Square Test）：统计特征（词）与类别之间的独立性。卡方值越大，特征与类别的相关性越强。信息增益：衡量特征为分类系统带来多少信息量。信息增益值越大，特征越重要。互信息：衡量特征与类别之间的统计相关性。TF-IDF加权：通过词频（TF）和逆文档频率（IDF）筛选重要特征。高TF-IDF值的词通常为关键特征。2、ReLu替换Tanh的后果ReLu在负区间的梯度为0，可能导致神经元“死亡”​​（Dead ReLU）3、GPT的多种能力文本生成：生成符合语境和逻辑连贯的文本（学术、故事、文章）代码生成：生成可执行的代码片段（脚本、debug、功能实现）对话交互：模拟人类对话，提供个性化交互体验（客服、助手、陪伴）创意内容生成：艺术创作或设计（诗词、图案描述、营销文案）数据与知识生成：结构话信息提取或虚构数据生成（表格生成、虚构数据）多语言生成：跨语言内容生成和翻译（多语言写作）逻辑与推理生成：解决数学问题或逻辑推理任务（解题、策略）4、大模型训练和推理的参数量判断，需要多少显卡。（14B）训练：模型参数（14B）+优化器状态​（如Adam）：每个参数需要存储参数、梯度、动量、二阶动量（共4份 FP32 数据）+梯度：以 FP16 存储 14B + 激活值（Activations）​：与批次大小（Batch Size）、序列长度（Sequence Length）相关，通常占用 ​20%~50% 总显存。 约为14*2+14*4*4+14*2+50=330推理：参数 + KV缓存≈28GB+1GB=29GB（FP16）或14GB（INT8）5、文本、图片、视频的标注方式文本分类、命名实体识别、关系抽取、序列标注、问答标注目标检测、图像分割、关键点识别、图像分类、OCR标注动作识别、目标跟踪、时间序列标注、多模态标注6、常见的数据清洗方式删除缺失记录、填充缺失值、标记缺失值、删除重复行、合并冲突字段、检测异常值、数据格式标准化、标签一致、逻辑一致、文本去噪、平滑技术7、简述残差连接​残差连接（Residual Connection）​ 是一种通过跳跃连接（Shortcut Connection）将输入直接传递到网络深层的技术，从而缓解深层网络的训练难题（如梯度消失、模型退化）、​加速模型训练、增强模型表达能力8、大模型训练的全过程数据准备与预处理数据收集数据清洗分词，编码加载模型迭代训练#牛客AI配图神器#

京东云 一面二面合集。Java又Win了,之前海投投了京东，没想到给我面了，感谢东哥。整体面试官比较温和，对我不会的问题不会太压力我，体验感比较好。一面：整体面试难度还可以没手撕1.自我介绍2.Redis和Mysql的区别3. Gateway统一认证是怎么做的4.Runnable和Callable的区别5.HaspMap、HashTable、ConcurrentHashMap三者的共同点和区别6.Spring IOC AOP思想、具体应用7.MySQL慢查询优化8.你在项目中用到了Guava的ratelimiter，这用了什么算法？9.线程的栈帧里面有什么？10.ratelimiter的buc...

28号上午面的二面，到现在还没消息，还有机会吗---更新，今早10点半直接收到offer邮件了，没有电话oc

自我介绍项目相关：如果让你做一个项目，怎么考虑技术选型小程序怎么转多端条件编译底层怎么实现的，你会怎么做AST抽象语法树webpack八股：除了vue react 小程序还了解什么前端技术，比如浏览器（答了网络和缓存）考虑用户体验，让你实现一个登录怎么做localStorage和sessionStorage区别登录怎么持久化（说了一通accessToken和refreshToken，最后发现面试官想要的答案是 每次登录更新localStroage过期时间）强缓存&协商缓存协商缓存过程说说Https说说事件循环一道事件循环输出题说说vue响应式手撕：数组扁平化