百度面试题 · 技术选型
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共 3071 道真题 · 当前筛选命中 408 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：技术选型
考察点
技术栈
第 81 题请列举计算机网络中常见的HTTP状态码，并说明它们的含义及典型使用场景。 考察对HTTP状态码分类、语义及实际应用的理解第 82 题如果想实现一个左边栏是固定菜单栏、右边根据菜单内容显示不同内容，且右边占满除左边以外的所有空间，应该怎样做？ 考察CSS布局能力与对常见布局方案的掌握第 83 题语义相似度计算有哪些常用方法？请举例说明。 考察对语义相似度计算方法的理解和应用第 84 题你如何制定自动化测试用例的筛选策略与标准？ 考察自动化测试用例选择的判断标准与落地方法第 85 题DeepSeek-V3 和 Qwen2.5-Coder 在架构上有哪些关键区别？例如 MLA、MoE、GQA、Dense 等。 考察对主流开源大模型架构差异的理解，特别是注意力机制和参数效率设计第 86 题量化加速方面有了解吗？解释一下vLLM。 考察对LLM推理量化加速技术与vLLM核心机制的理解深度第 87 题箭头函数有什么特性？ 考察对ES6箭头函数核心特性的掌握及适用边界第 88 题小模型全参SFT与大模型LoRA微调，在效果上可能有何差异？ 考察权衡模型规模与调优全面性对效果的影响第 89 题Vue2和Vue3有哪些区别? 考察对Vue版本演进核心变化的掌握程度第 90 题请介绍 Qwen2 模型的整体架构和训练方式。 考察对大模型架构设计与训练方法的理解深度第 91 题请介绍聚类算法的基本概念、常见类型及其适用场景。 考察聚类算法的基础知识、分类与场景判断能力第 92 题LoRA rank设的多大,alpha有什么作用 考察对LoRA超参数语义、权衡和调参逻辑的理解第 93 题如何确定缓存过期时间设置成多少合适？ 考察缓存策略设计、业务场景分析与权衡能力第 94 题请介绍你知道的文本嵌入（Embedding）方法，并说明各自的应用场景。 考察对文本嵌入技术体系的理解广度与场景化选型能力第 95 题小模型用 SFT 与大模型用 LoRA 相比，实际效果一般有何差异？ 考察对模型规模与微调方式综合作用的理解第 96 题如果要修改模型生成的商品名称，应该优先使用监督微调（SFT）还是强化学习（RL）？请说明理由。 考察对SFT与RL适用场景、目标函数和样本效率的理解第 97 题这个系统里用 Redis 存储的目的是什么？为什么引用 Redis？ 考察对 Redis 选型动机与使用场景的理解第 98 题在推荐系统中，粗排阶段可以从哪些方面进行优化以提升整体效果？ 考察粗排阶段的设计与优化思路第 99 题搜索引擎（如百度）通常采用倒排索引来支持关键词检索吗？请说明其基本原理。 考察搜索引擎索引结构与倒排索引的基本原理第 100 题请介绍大模型技术栈中你熟悉的核心技术，并说明它们的关联。 考察对大模型技术体系的理解广度与深度