卓望数码-测试开发面试

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#

真实工作体验纯手码在Momenta实习是我所有的实习中最忙碌也是最充实的一段。 最开始在外企，基本是早9晚5，虽然是开发岗，但任务需求都很少，常常是我需要自己去找Mentor聊想法，自己给自己arrange一些任务，每天基本是回email、各种meeting、Leetcode，日子虽然很惬意，但感觉提升很少。之后去到小红书，工作经常是忙一阵闲一阵，正职们倒是都挺忙的，所以经常没空管我，最喜欢做的事情就是在完成Mentor布置的任务后，翻大家沉淀下来的各种业务文档，看大家的解决方案和业务逻辑，也是在努力赋予这段实习意义。 来到Momenta后，真正的感受到了真正工作的强度。每天都会被各种各样的需...

卓望同一岗位投了三个城市，北京的面完5天没通知，广州今天给我发了笔试，意思是北京的没了吗

📍面试公司：4399👜面试岗位：系统测试工程师📖面试问题：1，系统测试和单元测试、集成测试有什么不同2，你做过的项目3，硬件检测和web检测的区别4，web安全基本漏洞5，做一个用户注册界面需要测试地方6，用户反馈网页用起来很卡会有哪些问题，代码方向7，你平时会用的数据库，基本操作8，linux的操作指令9，你常用的编程语言，（我回答的Python，后续问题：python3和python有什么区别，python3的数组，元组，字典，列表）🙌面试体验：1，本人学的web方向的测试，所以问的web相关东西比较多2，面试官比较随和，面试过程比较轻松，但看起来是强者3，这个岗位基本上方方面面都...