招银网络一面(已过) 八股盛宴

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2. AOP 是什么

3. AOP 的实现原理

4.Spring 怎么处理事务

5.什么情况下可以用声明式事务?什么情况下需要使用编程式的事务?

6.MyBatis Plus 和 MyBatis 的区别

7.MyBatis Plus ,怎么做批量的插入

8.为什么用 Redis

9.Redisson 的分布式锁

10.用 mysql 的话,在数据库设计的考虑

11.数据库的隔离级别

12.InnoDB

13.怎么保存大模型的对话历史

14.大模型调用流程

15.流式响应和非流式响应的区别

16.手撕

全部评论
不错不错,八股味道好极了
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发布于 09-25 23:38 北京
厉害了!蹲二面面经
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发布于 09-22 16:54 广东
为啥用Redis?因为快啊,这还问
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发布于 09-22 11:20 云南
感觉问题偏中间件,基础不多
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发布于 09-22 11:20 上海
啥时候面的
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发布于 09-21 13:48 江苏
InnoDB问了啥?
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发布于 09-21 13:12 河南

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——从校园到产业智能的真实体验刚加入明源云的那天,我还是一个刚从校园走出来的算法校招生。第一次真正参与到企业级算法项目中,从写模型到让算法“跑”在真实业务里,那种从理论到落地的转变,让我体会到了算法工程师工作的深度与挑战。一、算法评测:让模型从“好看”到“好用”刚入职时,我主要负责算法评测与验证的工作。看似只是“检验模型效果”,但背后其实是一整套系统流程的搭建。我们要设计评测指标、验证语义匹配、比对模型结果的准确性和稳定性,还要考虑算法在生产环境中的可解释性与鲁棒性。那段时间,我深刻认识到——算法不仅要追求指标上的漂亮数字,更重要的是“能被信任、能被用好”。当模型结果真正被业务团队采纳、转化为决策依据时,我感受到算法价值被放大的那一刻。二、模型优化:让算法更懂人,也更懂场景在工作中期,我开始深入参与算法模型的优化。围绕自然语言处理(NLP)方向,我们尝试了多种模型架构与技术路线:从Transformer、BERT到MPNet的对比实验,再到Embedding语义聚类、指令型任务生成的方案调优。为了让模型更好地理解客户语言,我们设计了多轮对话追踪、隐形抗性识别与文本关联分析机制。每一次算法迭代,都是一次模型“读懂人话”的进步。虽然调参和验证的过程繁琐,但当算法准确率不断提升、能稳定产出时,那份成就感非常真实。三、Agent探索:让算法真正“动起来”除了传统的NLP算法,我还接触到了Agent智能体系统的开发工作。将Agent与PandasAI集合,让算法不仅能分析数据,还能主动执行任务、生成报告、调用工具,形成更具自主性的智能分析体系。这种让算法具备“行动力”的体验非常新鲜——它不再只是一个被调用的模型,而更像是一个能独立思考、协作的AI伙伴。四、成长与反思:从技术到价值的跃迁回望这一年,从算法评测、模型优化到Agent研发,我完成了从“学生思维”到“工程思维”的转变。我学会了如何在复杂业务中找到算法落地的突破口,如何与前后端、业务部门协同推进模型上线,也更理解了算法在产业智能化中的真正价值。在明源云,我看到了AI技术与房地产行业深度融合的可能性,也找到了属于算法工程师的节奏——既有对模型的理性思考,也有对智能未来的热情探索。未来,我希望能继续在大模型与Agent方向深耕,让算法真正成为连接人、数据与决策的桥梁。
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