这苏州银行面试安排属实逆天

2月中下旬进行了数据挖掘的一面40分钟的八股,主要问了机器学习,xgboost这一类(可能我项目主要是机器学习)3月上旬是hr面(技术总监有事没来),主要就问综合素质啥的在二面结束后第二天告知通过,问我周五能不能面,但是我那个周五有别的面,就说下周但是现在已经是第三周过去了,上周打电话问过,说这周可能会面,但是依旧无消息,是不是三面就没有了#卓望数码##卓望#

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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#

📍面试公司：浩鲸科技👜面试岗位：java实习📖面试问题：介绍了一下项目xxl-job路由策略（就记得一个轮询当时，常用的还有故障转移、分片广播等）java的有序集合有哪些（list下的ArrayList、LinkedList、Vector map下的LinkedHashmap、TreeMap）hashmap的常用方法（get、put），hashmap的扩容机制（添加元素或初始化时调用resize方法扩容，第一次添加数据初始化数组长度为16，之后每次达到扩容阈值（数组长度*负载因子（默认0.75））时扩容为原来的两倍，扩容后会创建新数组用来存储老数组中的元素，没有hash冲突的节点，直接使...