海康威视

群里小伙伴投稿的时候 我也懵了一下 ,纯八股1. 自我介绍,着重讲讲你的履历2. 讲讲 HashMap 和 Hashtable 的区别，为什么现在工程里几乎不用 HashtableHashtable 的方法基本都是同步的，粒度重，性能差，而且不支持高并发场景下的细粒度优化。HashMap 本身不是线程安全的，但它更轻量，配合外部同步、ConcurrentHashMap 或更合理的并发设计更适合现代工程。Hashtable 还有一个问题是历史包袱重，API 设计也比较老旧，所以现在一般不作为首选。3. 设计一个线程安全的“批量删除 HashMap 中符合条件的 value”功能不能直接在遍历时删...

PS：就我目前看到的AI项目而言，相信大家的检索能力，一定能找到相类似的，所以我这边就不贴出对应的github仓库链接了。我其实就是用的这两个，不过我对这两个进行了一些综合，把二者合二为一了。1. 本地私有知识库 RAG 助手核心价值：覆盖面试高频考点，完美匹配 “检索增强生成” 技术栈，做完能直接解决学习 / 工作痛点。落地路径：技术栈：Python + LangChain/LlamaIndex + Chroma/FAISS（向量库） + Streamlit（快速网页）核心功能：上传 PDF/Markdown 文档（比如你的技术笔记、行业报告）→ 智能切分（带 100-200token 重叠...