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经典题解析:二叉树的最大通路长度,递归怎么设计

先说明属性:这是一篇经典题解析,题目出自本地历史面试资料整理,与任何公司的当前招聘无关。「求二叉树的最大通路长度」——也叫二叉树的直径——是树形 DP 的入门招牌题。题目一句话:任意两个节点之间的最长路径有多少条边。

经典题解析:RoPE 旋转位置编码凭什么成为主流

先说明属性:这是一篇经典题解析,题目出自本地历史面试资料整理,与任何公司的当前招聘无关。RoPE(旋转位置编码)是当下主流开源大模型几乎标配的位置编码方案,面试官问它,考的往往不是背公式,而是「为什么转一转就能带上位置信息」这层直觉。

从 PagedAttention 面试题延伸:大模型推理的显存账本,参数、KV Cache、激活各占多少

上一篇真题解析讲了 PagedAttention 的分页机制本身,本篇把镜头拉远:一次大模型推理服务,显存到底花在哪几本账上,每本账随什么增长、怎么估算、用什么手段省。面试里被问「7B 模型部署要多少显存」时,能当场把账算清的人,和只会说「参数乘 2 字节」的人,高下立判。

笔试真题复盘:10.1.8.0/24 与 10.1.9.0/24 能汇总成哪个网段

先说明属性:这是一篇历史笔试真题复盘,题目出自本地历年笔试题集,与任何公司的当前招聘无关。CIDR 路由聚合是网络笔试的稳定考点,四个选项里往往既有「看着对」的 10.1.0.0/16,也有「方向反了」的 10.1.10.0/24。

经典题解析:一个写者三个读者,用 P、V 操作怎么协调

先说明属性:这是一篇经典题解析,题目出自本地历史面试资料,与任何公司的当前招聘无关。信号量题见过生产者-消费者的人不少,但这题的约束形状不一样:A 往缓冲区写数据,B、C、D 各读一次之后 A 才能再写。考点不是互斥,而是「多读者各读一次」的计数同步。

经典题解析:PagedAttention 是怎么解决 KV Cache 显存浪费的

先说明属性:这是一篇经典题解析,题目出自本地历史面试资料整理,与任何公司的当前招聘无关。大模型推理服务面试里,「vLLM 为什么快」几乎必问,而答案的核心就是 2023 年 vLLM 论文提出的 PagedAttention——一道把操作系统虚拟内存思想搬进 GPU 显存管理的经…

从 LoRA 面试题延伸:PEFT 家族怎么选,Adapter、Prefix、Prompt、LoRA 各适合什么场景

上一篇真题解析讲了 LoRA 内部「B 矩阵为什么初始化为全零」这一个机制细节,本篇换个视角:把镜头拉远到整个参数高效微调(PEFT)家族。面试里被问「你知道哪些 PEFT 方法、怎么选」时,零散背名字没用,面试官想听的是一张选型坐标系:每条路线往模型里插了什么、代价是什么、什么…

经典题解析:虚函数表是怎么支撑运行时多态的

先说明属性:这是一篇经典题解析,题目出自本地历史面经资料整理,与任何公司的当前招聘无关。「虚函数的底层实现」是 C++ 面试里被问得最细的题目之一,光说「通过虚表实现多态」远远不够,面试官要听的是布局、槽位和调用开销这三个层面。

经典题解析:从 300 万条字符串里找最热门的 10 条

先说明属性:这是一篇经典题解析,题目出自本地历史面试资料,与任何公司的当前招聘无关。Top-K 是数据处理面试的常客:300 万条字符串找最热门的 10 条,内存装得下,考点全在「怎么用最小代价维护一个动态门槛」。

经典题解析:LoRA 微调为什么把 B 矩阵初始化为全 0

先说明属性:这是一篇经典题解析,题目出自本地历史面试资料整理,与任何公司的当前招聘无关。LoRA 几乎是大模型微调的默认选项,而「两个低秩矩阵分别怎么初始化」是追问率极高的细节题——背出「B 全零、A 高斯」只是及格线,讲清为什么才算过关。