多益网络笔试

都是408题目，难度不是很大，最后还是未录用#软件开发笔面经#

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更新：白日梦已挂整理一下面经~都是一些开放性问题，牛友们可以参考一波给出面试官最想听的回答~1.你对工作氛围有什么要求？2.你在百度实习中做过最满意的事情是什么？针对这个事情的思考是什么样的？后续遇到问题的时候该怎么解决？3.如果需要给你的实习经历打分打多少分？扣分点在哪？4.实习结束后版本负责人对你的评价是什么？5.为什么秋招时还选择实习？6.为什么不选择已有的offer？7.为什么会选择这个行业？8.你认为一个好的游戏应该是什么样的？9.自己想从事的游戏类型是什么？如果给你选择，会倾向什么类型的游戏？10.如果在工作中需要与其他人配合，你认为一个好的团队是什么样的？该怎么去合作？11.在团队中倾向于什么样的角色？团队负责人还是团队成员？12.如果大家在配合中出现了问题，举例说明该怎么解决？根本原因是什么？13.职业生涯怎么规划？未来想做什么样的人？14.如果有几个公司都给你了机会，你会从哪几个维度去选择？15.思考题：有一家生产有线鼠标top3的厂家，现在想生产无线鼠标，主要面向游戏玩家，你会从哪些方面去思考？16.至今最有成就感的事情？

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#