这个有没有Java的内容

very busy的季节，平均每天都有一到两个面试，笔试也是一抓一把，但全挂在了一面，感觉自己面的还行啊？大厂都在刷kpi吗？笔试a了2/3怎么也过不了？总体面试下来，有三场体会还是不错的：百度客户端面试官非常可爱，上来做了一个详细地自我介绍，然后我回了个“好的”突然觉得自己像个面试官一样，第一次遇到面试官介绍自己入职经历的，真后悔当初没有提问一下他水一下时长，面试官好像是替别的组面试，而且是第一次面试别人，整个人有点生涩。好几次在我回答完问题都沉默不语。我觉得全程我答的不错，基本都答上来了，但不知道为什么没过。2.腾讯客户端：上来问我愿不愿意去深圳（我在北京上学）。面试官好像是四川口音，没开...

求问各位大佬，我是双非，硕是深圳大学，想找日常实习，做了新闻推荐和OTTO多目标推荐，还在背八股，刷算法题越刷牛客和xhs越绝望，看了一圈感觉都是双9大佬，小卡拉米感觉简历就会被挂。想知道中小厂是不是也很卡bg？我能找到搜广推的实习吗？要不还是现在转测开算了#搜广推##搜广推算法##暑期实习##日常实习##算法offer##算法八股##投递实习岗位前的准备##不给转正的实习，你还去吗##实习进度记录##我的实习求职记录##无实习如何秋招上岸#

📖面试问题：#找实习#(4.9)Q1:简单介绍一下在研究生期间的科研和实习经历。Q2:介绍一下简历上那个完整的大模型项目。Q3:做这个项目的背景，做项目的动机。Q4:第三个项目是实习项目吗？Q5:对第1个项目有用NER的方法吗？微调前base模型的准确率是多少？Q6:第2个项目的数据集构造是不是有问题？这些数据的判断是不是对大模型来说太简单了？Q7:有用传统方法来测你构造数据集的有效性吗？比如用BERTQ8:介绍一下Lora的原理。Q9:LORA基于什么问题，什么样的模型可以用LORA进行微调？什么是低秩分解？Q10:LORA的初始化方法。Q11:两个权重矩阵的初始化。Q12:项目中的可解释性模块是什么？Q13:介绍一下Int8和FP32的区别是什么？Q14:Int8的表示范围。Q15:Int8和FP32前向计算的区别。Q16:除了大模型，你对推荐系统，CV模型有了解吗？手撕代码：lc82. 删除排序链表中的重复元素 II反问：做什么业务（淘宝直播生态和主播智能手卡）进组后做什么业务（预训练）🙌面试体验：挺好的，注重业务，八股并不多。