华为OD机试370，普本22届毕业，求捞

昨天刷X的时候,突然发现xAI把整个For You推荐算法开源了。说实话,我当时就愣住了。要知道,推荐算法这东西,对社交平台来说就是命根子。抖音的推荐算法、小红书的推荐逻辑,哪个不是藏着掖着当核心机密?结果马斯克直接把代码扔GitHub上,7000多个star,就这么大大方方让你看。这背后到底藏着什么秘密?一个让我震惊的发现我花了整整几个晚上扒完这套代码,发现了一个颠覆认知的事实:X的推荐系统里,几乎没有人工规则。什么意思?传统的推荐系统,工程师会设计几百上千条规则。比如用户点赞过科技类内容,就多推科技,或者转发率高的内容加权。这些都是人脑想出来的逻辑。但X的算法完全不是这么玩的。他们用的是G...

28双非鼠鼠第一份实习，感谢金山，感谢面试官张先生的赏识，也感谢自己很开心很开心（有没有待过的前辈，求摸鱼技巧bushi）timeline12.15 投递12.16 约面12.18 一面 半个小时后约二面12.19 二面，口头oc12.24 发offer一面1. 开发页面中使用的布局方式2. flex： 1 是什么的缩写3. 水平居中的方法4. tailwindcss 的优势5. js 的闭包6. 打印结果的题，解释为什么（var 定义 i ，setTimeout 执行打印），使用 let 的打印结果7. 箭头函数和普通函数的区别8. promise 构造函数是同步还是异步9. 内存泄漏的情况10. interface 和 type 的区别11. react 的 key 作用12. 常用的钩子函数13. 怎么避免不必要的渲染14. useeffect 的使用场景15. react 和 vue 怎么选择16. vue 的 data 为什么用函数17. tcp 为什么需要三次握手和四次挥手18. vite 为什么比较快19. 解释防抖节流和手写防抖函数，还有实现思路20. 深浅拷贝的区别和手写深拷贝，讲实现思路反问了业务，反馈时间和学习建议二面基本上是围绕项目展开，根据项目的每一项，来给场景题问你会怎么做，跟基础相关的东西如下：1. 虚拟列表的实现和原理2. zustand 和 context 的区别3. vitest 相关，写测试的话应该怎么做些什么？4. monorepo的细节问题5. 做项目的动机6. 事件委托和时间冒泡的区别有个点顺着问了我五个问题实在是答不下去了就是说感觉金山云这边面试虽然一面全是八股，但是二面还是要好好准备项目，做到能被深挖那么两三个问题的程度，鼠鼠也是运气很好，问的都是准备过的嘻嘻面试完之后还很期待这个面试官会不会是我mt或者ld，会很认真的听我说话，然后告诉我哪里有小问题，不知道是不是鼠鼠的错觉，感觉他看后辈的眼神都是带有欣赏的意味真的很复合我对mt/ld的幻想（bushi），但是后来发现他ip是北京的qwq有点点小失落，不过没关系，看隔壁某书感觉金山的节奏还挺慢的期待入职ing愿一切顺利，好运常伴吾身这里再吐槽一下流程，怎么！！这么！！慢！！急死我了急死我了！！鬼知道我从周一到接到offer这段时间有多煎熬，哎呀但是但是好在一切如愿

面试题简述RabbitMQ 怎么保证消息的顺序性？如果出现乱序该怎么解决？面试题考点考察候选人对消息通道模型、消费并发控制、业务幂等性等底层原理的理解。面试官想听的1、是否清楚 RabbitMQ 的消息流转模型（队列、exchange、channel、consumer）；2、是否知道哪些环节会导致乱序（并发消费、ack重试、集群转发等）；3、能否给出实际可行的业务层面解决思路（比如分区队列、单通道消费、全局排序等）。面试示例回答这个问题我之前在 XX 公司实习做 XX 项目时遇到过，当时日志处理系统就是基于 RabbitMQ 做异步消费。首先，RabbitMQ 并不能天然保证全局顺序，它只保证...