后端开发工程师一面面经
完整信息
本篇目录
继续分享面经攒RP
流程:
先做自我介绍,然后开始问八股
TCP可靠传输如何实现
TCP的流量分析
操作系统堆栈与作用
Transformer整体架构
Transformer相比传统神经网络的好处
多头自注意力是什么,能否用单头达到多头的效果
为什么Q和K的点积可以代表关联
embedding是如何工作的
RMSnorm和layerNorm的差异
agent中,Function calling,MCP,skill是什么,什么场景该用什么
困惑度是否越小越好,有没有更好的指标
压缩上下文的方法
当最近几句话没有用的时候,该如何设计压缩上下文的策略
还有一些项目相关的问题
最后是手撕算法:Leetcode 212 单词搜索
总体强度感觉比上一次财经面的狠,只做到了句句有回应,但是答的一般般#发面经攒人品#
本篇目录
- 01
先做自我介绍
- 02
TCP可靠传输如何实现
- 03
操作系统堆栈与作用
- 04
Transformer整体架构
- 05
Transformer相比传统神经网络的好处
- 06
多头自注意力是什么,能否用单头达到多头的效果
- 07
为什么Q和K的点积可以代表关联
- 08
embedding是如何工作的
- 09
RMSnorm和layerNorm的差异
- 10
agent中,Function calling,MCP,skill是什么,什么场景该用什么
- 11
困惑度是否越小越好,有没有更好的指标
- 12
压缩上下文的方法
- 13
当最近几句话没有用的时候,该如何设计压缩上下文的策略
上一问 ↑ - 14
agent中,Function calling,MCP,skill是什么,什么场景该用什么
