路过的帮忙给个意见

1.上来先手撕，撕的最小路径和。实现之后让我用动态规划实现一遍，问状态方程，然后又问时间复杂度以及为什么。2.问对架构的理解,arm,gpu这些架构了解多少3.对原子操作的理解4.vector和list区别5.vector怎么动态扩容6.线程间通信方式有哪些7.为什么要用cache，从原理以及缓存命中等角度考虑。8.说一下常用的Linux调试工具9.top命令一般展示什么10.Linux有哪些调度方式，cfs的调度原理11.neon了解嘛12.了解哪些opencv算法，说一下常见的算子13.问了一些科学计算库了解嘛

职位名称：后端开发实习生（python、c++）业务方向：AI训练和推理工作地点：北京学历要求：本科及以上时间要求：6个月以上工作职责：运用云原生、自动化技术，完成AI模型的训练和发布使用paddle inference完成模型的高效推理分布式框架，管理AI推理集群任职要求：熟练使用python和c++语言，有良好的代码习惯，熟悉常用算法、数据结构熟悉web技术，了解前后端交互逻辑有一定软件设计能力，较强的代码优化能力，及前后端协同开发经验较强的学习能力和逻辑思维能力，自驱力强，有强烈的探索和求知欲，能迅速探索新框架新算法的使用简历直发面试官caoqiyun@baidu.com，我们将迅速安排...

pytorch中的DataLoader是多线程还是多进程；如何查看进程；GPT-2和T5-small大小cpp中的数组实际存储是连续的嘛；是虚拟内存中连续还是物理内存连续；平时cpp开发在32位环境还是64位环境；32位环境还是64位环境怎么看；32位和64位区别；1B参数模型ZeRO2内存减少量；1B参数模型显存占用计算；ZeRO2相比数据并行为什么没有增加通信容量；分布式训练通信发生在什么地方；通信容量是多少；一个卡需要通信参数量为B，AllReduce通信量计算；手撕原创算法题；感觉方向不是很匹配，不知道为什么这么多开发的问题，分布式训练推理优化、大模型反而问的很少

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