实习

#秋招结束之后的日子#快手在北京一天400属实有点不愿去，想找个remote实习，在boss上基本没看到，线下实习想找高点薪资的，乾象投资实习薪资高，因为之前鸽了他们已经被拉黑了，哎，秋招过程中干了好多蠢事，我闲的蛋疼没找到工作面他们干嘛

12.12面了美团的酒旅增长和高德的出行项目实习生，面完我的评价是还是菜，还得练。以下是印象深刻的问题：美团：1.先写了算法题，lc718。滑动窗口遍历两遍，倒是不难。2.实习+项目简述。说你印象最深刻的项目，实习中的工作和收获，实习印象最深的一次收获。3.场景题，假如调用下游服务的时候，下游服务超时未响应，我这边认为调用失败了，但过了很久下游服务成功了，导致数据不一致，怎么处理。（当时差不多回答了两个方向的，一个方向说在这种情况下接收到下游调用成功的消息时，我这边进行补偿机制，让数据一致。另一个方向说进行定期对数据库的方式，使数据一致。这两个方向分别用于是否需要强一致的场景。至于为啥不用分布...

RAG方向面试官水平非常高，哪怕是在面试感觉都学到了很多东西问题：1. 朴素贝叶斯理论2. 后验概率和条件概率的差别？关系？后验概率：由果求因条件概率：由因求果贝叶斯公式：B是因、A是果其中：$P(B|A)$为后验概率，$P(A)、P(B)$为先验概率，$P(A|B)$为条件概率即贝叶斯公式可以通过条件概率和先验概率求出后验概率3. 贝叶斯如何应用在文本分类？这里其实做了两个假设：1）文本属于哪个类别一定程度上取决于包含了哪些词2）词的独立性假设4. multi-head和单头head的计算复杂度有没有差别？应该没有区别，multi-head在并行情况下能够加速，但总的复杂度没变5. 文本不等长的情况，怎么进行处理？padding？注意力计算加mask？（padding对应列进行mask）在padding对应的列加上mask。6. 召回排序了解哪些？7. 对比学习？8. 温度因子的作用？9. 预训练有几种方式？（MLM，NSP）10. Albert和bert的区别？11. RAG中的embedding具体是怎么做的？12. 算法：动态规划

11.27号发的体检 有人收到签约邮件了吗