# Markdown在线文档

**Repository Path**: mxyym/markdown-manager

## Basic Information

- **Project Name**: Markdown在线文档
- **Description**: Markdown在线文档
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-05-29
- **Last Updated**: 2025-10-10

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 九云数智二面代码考察准备

## 目录结构

```
├── requirements.txt                    # 项目依赖
├── templates/                         # 代码模板
│   ├── data_processing_template.py    # 数据处理模板
│   ├── ml_workflow_template.py        # 机器学习流程模板
│   ├── api_template.py                # API接口模板
│   └── text_processing_template.py    # 文本处理模板
├── exam_questions/                    # 题型示例
│   ├── basic_programming_examples.py  # 基础编程题型
│   ├── ml_examples.py                 # 机器学习题型
│   └── llm_examples.py                # 大模型应用题型
└── README.md                          # 说明文档
```

## 考察形式分析

根据BOSS回复，二面考察形式为：
- **线上面试** + **电脑接入**
- **代码考察环节**（不会特别难）
- **提前准备**（可以准备环境和工具）

## 可能考察内容

### 1. 基础编程能力 (40%)
- 数据处理和清洗
- 文件操作和IO
- 字符串处理
- 数据结构操作
- 异常处理
- 面向对象编程

### 2. 机器学习相关 (30%)
- 数据预处理
- 模型训练流程
- 特征工程
- 模型评估
- 交叉验证

### 3. 大模型应用 (30%)
- API调用和封装
- Prompt工程
- RAG系统实现
- 文本相似度计算
- 对话系统

## 使用说明

### 1. 环境准备
```bash
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 验证环境
python -c "import pandas, numpy, sklearn, torch, transformers; print('环境准备完成')"
```

### 2. 代码模板使用
```python
# 数据处理模板
from templates.data_processing_template import DataProcessor
processor = DataProcessor()
processor.load_data('data.csv')
cleaned_data = processor.clean_data()

# 机器学习模板
from templates.ml_workflow_template import MLWorkflow
ml = MLWorkflow()
ml.load_data(df, 'target')
ml.preprocess_data()
ml.train_model('random_forest', 'classification')

# API接口模板
from templates.api_template import APIService
api = APIService()
api.load_model('model_name', 'model_path.pkl')
result = api.predict('model_name', input_data)
```

### 3. 题型示例练习
```python
# 基础编程题型
from exam_questions.basic_programming_examples import BasicProgrammingExamples
examples = BasicProgrammingExamples()
emails = examples.extract_emails("联系我：zhang@example.com")
word_freq = examples.word_frequency("python is great python is powerful")

# 机器学习题型
from exam_questions.ml_examples import MLExamples
ml_examples = MLExamples()
X_train, X_test, y_train, y_test = ml_examples.preprocess_data(df, 'target')
ml_examples.train_classifier('random_forest')
metrics = ml_examples.evaluate_classifier()

# 大模型应用题型
from exam_questions.llm_examples import LLMExamples
llm_examples = LLMExamples(api_key="your_api_key")
similarity = llm_examples.calculate_text_similarity(text1, text2)
rag = llm_examples.build_simple_rag(documents)
```

## 面试准备建议

### 1. 技术准备
- 熟练掌握Python基础语法
- 熟悉pandas、numpy、scikit-learn
- 了解transformers、langchain等库
- 掌握Flask API开发

### 2. 项目准备
- 准备2-3个相关项目案例
- 能够现场演示和讲解
- 熟悉项目中的技术细节
- 准备技术难点和解决方案

### 3. 代码质量
- 变量命名清晰
- 函数职责单一
- 添加必要注释
- 处理异常情况
- 考虑边界条件

### 4. 沟通技巧
- 先说明解题思路
- 边写代码边解释
- 遇到问题及时沟通
- 展示学习能力
- 保持积极态度

## 重点题型

### 1. 数据处理类
- CSV文件读取和清洗
- 缺失值处理
- 异常值检测
- 数据合并和分组

### 2. 字符串处理类
- 正则表达式应用
- 文本清洗和标准化
- 词频统计
- 邮箱/电话提取

### 3. 机器学习类
- 数据预处理流程
- 模型训练和评估
- 特征工程
- 交叉验证

### 4. 大模型应用类
- API调用封装
- Prompt模板设计
- RAG系统实现
- 文本相似度计算

## 注意事项

1. **时间管理**：先理解题目，再设计思路，最后实现代码
2. **代码规范**：保持代码清晰可读，添加必要注释
3. **异常处理**：考虑各种异常情况，添加错误处理
4. **性能考虑**：选择合适的数据结构和算法
5. **测试验证**：编写测试用例验证代码正确性

## 联系方式

如有问题，请参考代码注释或查看相关文档。

祝面试顺利！🎉