中国移动-上海-AI面试

求大佬意见，个人情况，男，甘肃，bg985本，专业软件工程，23年毕业，现在在运营商甘肃的市公司，一年10w多一点，女朋友是县城公务员，两方家里普通农村家庭，跳槽去华为od是否值得

算法：判断图有没有环synchronized和reentrantlock区别单例模式线程池参数，各种队列有什么不同，一般这些参数都这么配置forkjoinpooljvm调优有调优过吗，有哪些参数，jmap，jstat用过吗写代码有内存泄漏过吗，怎么知道的项目压测过吗，怎么知道瓶颈在哪profile用过吗？？（全是问些不会的，手撕也没撕出来，面试官后面都无语了） 48min

越面越短了。。20分钟不到结束开头就介绍了业务，简单介绍八股比较常规：redis 为什么快，线程协程区别，线程调度方式，协程怎么调度（不会）正当我准备酣畅淋漓的八股吟唱时，问到消息队列区别（kafka和rabbitMQ有什么区别，很诚实的说没用过）然后就开始做题了，给了个后序遍历，这肯定得秒了啊反问我脑子有点缺氧，又问了遍业务 ，就结束了以为要被秒挂了，但是10分钟后约了二面周末补一下消息队列吧，求收留#牛客AI配图神器##没有实习经历，还有机会进大厂吗#

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#