河北某中小厂Java实习面经(已oc)

今天更一下前天(2.29)面的一家公司的面经,然后昨天是接到offer了,不包吃住,早9晚5。去外地实习的话兄弟们有啥建议吗,啥都行,包括食宿、租房、交通啥的,第一次一个人去外地没啥经验。

3.4更新:和导师沟通之后不给出去,只放暑假,只能拒了。
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好标准的八股问题
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发布于 2024-03-02 17:40 山东
河北还有互联网厂?我惊了
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发布于 2024-03-02 19:48 天津
这个太标准了,基本不会这么问,自己编的吧
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发布于 2024-03-03 06:03 江苏
楼主全答上来了吗 有的不太会。。
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发布于 2024-03-07 11:59 黑龙江
实习问这么多?
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发布于 2024-03-02 17:35 广东
早几天去租房,尽量自己多看看,看看公司附近有没有小区,或者找中介了解,问中介你公司附近哪个小区房子多,然后你自己去找,一般小区到处有租房小广告
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发布于 2024-03-02 17:53 湖南
我感觉这个问的太好了,纯就是八股,为什么我就没有遇到这么好的公司呢😢
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发布于 2024-03-02 20:38 江苏
请问这是哪个公司啊?在哪投的呀
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发布于 2024-03-03 17:13 湖北
对,提前几天去看房,自如租房很贵,而且基本一签都是一年,退租押金就没了
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发布于 2024-03-04 14:14 天津
什么待遇 感觉应该不高
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发布于 2024-03-16 16:05 江西
佬,请问您学的什么项目啊。。目前我学了就一个外卖😭,简历被挂麻了
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发布于 2024-04-02 16:20 江苏
12题是因为存活周期短频繁被回收吗
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发布于 2024-04-05 17:32 广东
这什么公司啊老哥,求分享
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发布于 2024-04-09 00:52 山东
佬mvcc怎么答 一直不清楚
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发布于 2024-06-09 18:02 湖南

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1. 明确优化目标   - 任务定义:明确模型需要优化的具体任务(如文本生成、分类、问答等)。   - 性能指标:确定评估模型效果的指标(如准确率、F1分数、BLEU、ROUGE等)。   - 数据需求:根据任务目标,准备高质量的监督数据。2. 准备高质量监督数据   - 数据质量:确保标注数据准确、一致且覆盖任务场景。   - 数据多样性:覆盖任务中的多种情况,避免模型过拟合。   - 数据规模:根据任务复杂度,准备足够数量的样本(通常数千到数百万条)。   - 数据格式:将数据整理为模型输入输出对(如 (input, target))。3. 模型初始化   - 选择预训练模型:根据任务选择合适的预训练模型(如 GPT、BERT 等)。   - 冻结部分参数:对于小规模数据集,可以冻结部分底层参数,只微调顶层参数。   - 学习率设置:使用较低的学习率(如 1e-5 到 1e-4),避免破坏预训练模型的知识。4. 微调过程   - 损失函数:根据任务选择合适的损失函数(如交叉熵损失用于分类任务)。   - 批量训练:使用合适的批量大小(batch size),平衡训练速度和稳定性。   - 正则化:通过 dropout、权重衰减等方法防止过拟合。   - 早停策略:监控验证集性能,避免过拟合。5. 评估与迭代   - 验证集评估:在独立的验证集上评估模型性能。   - 错误分析:分析模型错误案例,针对性补充数据或调整训练策略。   - 多轮微调:根据评估结果,进行多轮迭代优化。6. 高级优化策略   - 任务特定提示(Prompt Tuning):设计更好的输入提示(prompt),引导模型生成更准确的输出。   - 数据增强:通过数据增强技术(如同义词替换、回译等)扩充训练数据。   - 混合训练:结合无监督学习和有监督学习,提升模型泛化能力。   - 领域适应:如果任务涉及特定领域,可以使用领域内数据进行进一步微调。7. 部署与监控   - 模型压缩:通过量化、剪枝等技术降低模型推理成本。   - 持续学习:在实际应用中收集新数据,定期更新模型。   - 性能监控:监控模型在实际场景中的表现,及时发现和修复问题。#牛客AI配图神器#  #产品经理#  #Ai产品经理#  #面试#  #聊聊我眼中的AI#  #AI了,我在打一种很新的工#
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