美团面试：LLM大模型存在哪些问题？RAG 优化有哪些方法？_
本文 的 原文 地址 本文 的 原文 地址 尼恩：LLM大模型学习圣经PDF的起源 在40岁老架构师 尼恩的读者交流群(50+)中，经常性的指导小伙伴们改造简历。 经过尼恩的改造之后，很多小伙伴拿到了一线互联网企业如得物、阿里、滴滴、极兔、有赞、希音、百度、网易、美团的面试机会，拿到了大厂机会。 然而，其中一个成功案例，是一个9年经验 网易的小伙伴，当时拿到了一个年薪近80W的大模型架构of...
[go 面试] 优化线上故障排查与性能问题的方法
在面对线上故障和性能问题时，迅速而准确的排查是至关重要的。以下是一些优化排查的方法，帮助你更有效地解决短时间内产生大量time wait请求的问题。 1. 监控和日志分析 通过监控系统实时监控应用的指标，特别关注与网络通信和连接有关的指标。检查日志以找到与time wait请求相关的信息，可能有网络异常或连接超时的记录。 2. 网络问题诊断 ...
Java面试题：如何监控和优化JVM的内存使用？详细讲解内存调优的几种方法
监控和优化JVM的内存使用是确保Java应用程序性能和稳定性的关键。以下是一些监控和优化JVM内存使用的方法： 监控JVM内存使用 使用JVM监控工具： jconsole：Java监控和管理控制台，可以查看内存使用情况 jvisualvm：更为强大的监控工具，提供了丰富的性能分析功能。 使用命令行工...
机器学习面试笔试之特征工程、优化方法、降维、模型评估2
三、降维方法常见的降维方法有主成分分析、线性判别分析、等距映射、局部线性嵌入、拉普拉斯特征映射、局部保留投影、MDS多维缩放、流行学习。1.线性判别分析（LDA）线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）是一种经典的降维方法。和主成分分析PCA不考虑样本类别输出的无监督降维技术不同，LDA是一种监督学习的降维技术，数据集的每个样本有类别输出。LDA分类思想简....
机器学习面试笔试之特征工程、优化方法、降维、模型评估1
一、特征工程有哪些？特征工程，顾名思义，是对原始数据进行一系列工程处理，将其提炼为特征，作为输入供算法和模型使用。从本质上来讲，特征工程是一个表示和展现数据的过程。在实际工作中，特征工程旨在去除原始数据中的杂质和冗余，设计更高效的特征以刻画求解的问题与预测模型之间的关系。主要讨论以下两种常用的数据类型。结构化数据。结构化数据类型可以看作关系型数据库的一张表，每列都有清晰的定义，包含了数值型、类别....
软件测试mysql面试题：优化数据库的方法?
优化数据库的方法?1.选取最适用的字段属性，尽可能减少定义字段宽度，尽量把字段设置NOTNULL，例如’省份’、’性别’最好适用ENUM2.使用连接(JOIN)来代替子查询3.适用联合(UNION)来代替手动创建的临时表4.事务处理5.锁定表、优化事务处理6.适用外键，优化锁定表7.建立索引8.优化查询语句
软件测试面试题：前端性能测试关注哪些点？了解哪些前端性能优化方法？
前端性能测试关注哪些点？了解哪些前端性能优化方法？首屏时间:页面完全展现需要的时间白屏时间：页面第一帧画面出现之前的时间脚本加载时间，fps，cpu，network前端性能优化：使用缓存，压缩图片，压缩js，css，gc回收优化，js前置
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