小米结构岗面经

本人末9非科班，之前在机械厂工作一年之后24年7月辞职考研软工，估分下来本以为可以进复试准备了一段时间力扣（主要是用C++刷题） ，本科期间做过一个深度学习和流体力学交叉的小项目之外无其他项目经验，看了许多大佬od面经感觉还是抓不到重点去学习，想请教一下大家面试会考察的相关八股和项目经验如何去准备（因为看到大家说技术面试对应着简历来问，但是现在自己处于无经验情况，简历还没出来），真心求助各位大佬，谢谢🙏！#华为od机考# #牛客AI配图神器#

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#

不是哥们，是不是招满了啊，这题出的是让吾等普通人做的吗？

这是直接挂了的意思吗给我发了几次邮件催做测评，做完直接进人才库为什么要浪费我的时间呢#北森# #测评# #春招#