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所谓异动分析，就是某个指标发生了变化，针对这个变化寻找原因。 1. 确认指标是否真的发生了异动： 数据是否准确（e.g.上游表是否产出正常） 数据变化范围是否在正常范围之内（e.g.假期节日） 计算层面是否发生变化（e.g.指标口径变更） 2. 拆解维度：多维度下钻。 比如可以分行业、分来源、分用户画像等等。一些有计算公式的指标，也可以细分到公式中的每个指标。 3. 确定原因： 可从时间对应、幅度对应等多角度确认是什么细分指标导致了最后的结果，又是什么因素影响了这个细分指标，可以综合考虑外部因素＋内部因素 📌其实异动分析的整体思路还是很简单的，重点是培养对场景的理解和感知，储备多样的分析...

绷不住了兄弟们，别家大厂发校招礼盒当见面礼，pxx发了个校招表情包😰

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蔚来自驾介绍softmax，介绍transformer，详细介绍QKV过程LLM为什么是only-Decoder架构，为什么不采用T5架构什么是prefill如何解决长下文问题有哪些降低transformer训练时间复杂度的工作？讲实习，讲论文无code二面不想面了，一面被追着问太痛苦，拒了虾皮知识图谱/NLP一面介绍项目，无八股给了道场景题，怎么使用LLM解决他们的业务问题两道code忘了是啥了挺简单的虾皮二面介绍项目，无八股给了道场景题，怎么使用LLM解决他们的业务问题（梅开二度）无code斑马智行算法实习生一面讲论文（被说没啥创新点，其实确实也是）什么是Lora手撕全排列和文件分块读取字...