题解 | 查找employees表emp_no与last_name的员工信息

年后估计会有不少友友要去大城市实习租房了，鼠鼠租房也被坑过不少次，积累了一些经验可以参考一下 1. 找房渠道： 自如，贝壳，各种公寓，这种属于是有保障，房源真实，不会被坑，住的也舒服，隔音好，但是大多数是合租，而且贵 安居客，58同城，小红书中介等等 这些平台没有什么保障，房源价格基本都是假的，等实地看可能都不一样，也会有很多坑中介，但是这里会比自如 贝壳便宜一些 小红书转租 这个如果房源合适，价格租期都合理的话其实挺合适的，但是要跟个人对接 线下扫楼  实地看过 不太容易通过这种方式找到，去线下问保安，去小区找租房的，你也没办法从线上看到房子啥样，时间成本很高 总结：怕麻烦优先自如...

众所不周知（本人瞎编的）如果进大厂是玩游戏赢了mvp，那我们可以简单粗暴把拿下mvp的同学们分为高学历，强能力和关系户也就是数值哥，手法哥和机制怪那我们再回过头看这个问题，也可以简单粗暴的理解为：数值哥以为自己老有操作了；手法哥以为自己数值老高了；机制怪以为自己两者兼顾呢~

最近两天国际金价忽上忽下炒的特别火热，前天晚上心血来潮就决定写一个Agent智能分析黄金市场的项目，连续工作了20小时也是完工了，刚刚花了会儿时间也是成功在github上上线了。GoldMind 是一个基于 LangChain Multi-Agent 架构 的黄金市场智能分析平台，融合 ReAct 推理框架、RAG（检索增强生成） 与 多模型协作 技术，为投资者提供深度市场洞察。系统基于 GLM-4-Plus（智谱AI）与 DeepSeek-V3 双引擎驱动，通过专用 Agent 分工协作：Market Analysis Agent 负责技术面量化分析，News Intelligence Agent 基于实时搜索进行舆情解析，Institution Research Agent 追踪主流机构观点，Investment Advisory Agent 融合多源信息生成策略建议。各 Agent 通过结构化输出实现结果融合，形成对黄金市场的全景认知。项目链接🔗https://github.com/JasonBuildAI/GoldMind球球star⭐啦哈哈哈哈哈😃附上几个前端截图，也欢迎大家提PR

面试题简述你平时用过线程池吧？那你说一下线程池有哪些核心参数？提交任务有哪几种方式？如果线程池里的任务抛异常了，你一般是怎么感知和处理的？面试官想听的这道题本质上考察的是并发模型的理解。核心考点在于：1、你是否理解线程池设计背后的资源控制和并发治理，而不仅仅是记住参数；2、你是否理解不同任务提交方式的语义差异，特别是它们如何影响任务的执行和异常处理；3、你是否处理过线程池异常丢失的问题，并能在生产环境中做到预防和监控。面试回答举例线程池的核心目标在于 复用线程、控制并发度、避免资源耗尽。线程池的设计围绕着资源控制和并发治理展开，其核心参数都是为了确保在并发任务量突增的情况下，既能保证系统稳定运...