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测试用例设计的方法论你怎么落地？等价类、边界值、判定表、因果图、错误推测、场景法各给一个你写过的高质量用例。

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UI 自动化你实际怎么落地？定位、显式等待、断言、稳定性治理（渲染没完成、重试、解耦）都聊聊。.docx

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pytest 有哪些核心特性？在大规模用例集里你如何用 fixture 作用域、参数化、标记分层、并行与隔离。.docx

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接口测试从 0 到 1 你怎么搭？流程、用例拆分、断言与覆盖策略都说说，顺便讲讲 Postman Swagger Mock 怎么配合。.docx

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给你一个“人脸识别登录 + 贷款”的流程，端到端测试你怎么设计？活体、风控、回退兜底都要考虑。.docx

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Python 自动化这块你用的是什么栈？pytest requests selenium 或 playwright，fixture 参数化标记并发你是怎么用的。.docx

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JMeter 你怎么组织场景与采样指标？遇到性能或接口瓶颈你会怎么定位和优化。.docx

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像匹配/推荐/规则引擎这种逻辑密集型业务，你怎么测？离线指标、线上 A/B、回归基线都怎么安排。.docx

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回归任务最后一层该怎么选激活？线性、Softplus、截断、还是直接做分布建模？按不同业务约束说说你的选择依据。.docx

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你实际用过哪些学习率策略？为什么要 warmup？拿一条你做过的收敛曲线说它起了什么作用，什么时候会失效。.docx

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Dropout 训练和推理阶段分别怎么用.docxDropout 训练和推理阶段分别怎么用、为什么这么用？跟 BN LN 放一起会有哪些相互影响，怎么摆放更稳。给出一句话总结和详细解.docx

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偏差和方差你怎么把握？结合你遇到的真实线上案例，怎么判断是高偏差还是高方差，各怎么治。.docx

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为什么要做 Label Smoothing.docx为什么要做 Label Smoothing？它怎么做，什么边界条件才适合，过度用会有什么坑。

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Paraformer 有什么优势、适用边界是什么？跟传统 CTC/Transducer 比，差别和取舍点在哪。

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当负样本比例剧变时，AUC 可能怎么走？你会如何保证指标的稳定和可比

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Scaled DotProduct Attention 为啥要除以 √dk？如果不除会出什么数值或训练问题。

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YOLOv8 的结构你怎么拆解？训练与部署各自踩过哪些坑，你是怎么解决的。

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你怎么看“多头注意力 + 强化学习”的组合？它的价值在哪，工程上会碰到什么难点。

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挑一次你觉得最有价值的“特征损失”前向推导，完整讲讲从想法到落地的过程和收益。

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为什么你在项目里会选 ResNet？从梯度传播、表示能力、参数算力、迁移性几个维度讲讲你的工程化理由。

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Transformer 里因果注意力的 Q K V 各从哪来？Mask 具体怎么实现。

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AUC 到底在统计上代表什么？你怎么计算它，在线上业务里你如何解释“这次 AUC 提升”的含义。.docx

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设计一个支持万人同时抢购商品的秒杀系统，如何解决超卖、库存扣减和高并发请求问题？

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2025行业策略：AI赫赫，逐星追月.pdf

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