1. 项目介绍2. 简单介绍实习经历？3. 对线索的理解？（实习内容）4. 提效工具提效60%，指标怎么得到的？这方面你做了哪些工作？工具发布了吗？5. 简历提到慢SQL治理？如何监控慢SQL？慢SQL判断指标是怎么得到的？6. 举例说明解决的慢SQL以及解决方式？有没有其他方式解决？7. Innodb引擎索引数据结构？模拟一条数据插入B+树的过程？8. 项目里用到Redis的zset，其底层结构是什么？模拟一条数据插入跳表的过程？9. 手撕：LeetCode 64 最小路径和换成最大，简单题反问

你是否想打造一个靠谱的知识客服，或是搭建能精准回答问题的知识库？这就绕不开一项核心技术——RAG（Retrieval Augmented Generation），中文译为“检索增强生成”。听起来高大上的技术，核心逻辑其实很简单：先从资料库里检索相关内容，再基于这些内容生成答案，即“先检索、再生成”，这也是其名称的由来。作为目前最常用的AI问答方案之一，RAG已广泛应用于企业知识助手、智能客服等场景。本文将从应用场景、核心原理、流程拆解、专业名词解析等方面，带你全面掌握RAG技术，搞懂高质量智能问答系统的构建逻辑。前言我认为AI的基础知识是现在求职和实际工作所必须掌握的，不管是算法还是后端前端岗...

在学校写 demo，数据是自己造的，逻辑是理想化的，甚至不用考虑接口并发、数据一致性、服务器资源这些 “麻烦事”。但实习不一样 —— 你会被分配到真实的业务模块，要对接同事的接口，要处理生产环境的奇葩 bug，要跟着 mentor 做代码评审，知道什么样的代码才是 “可维护、高性能” 的好代码。更重要的是，你能提前摸清职场程序员的工作节奏：需求评审怎么提问题、项目排期怎么评估工作量、线上出问题怎么快速定位。这些经验，比课本里的知识点更能帮你避开校招入职后的 “新手期阵痛”。等秋招的时候，别人简历上写的是 “精通 Java/Spring Boot”，你能写的是 “参与 XX 项目用户模块开发，优化接口响应时间 30%”—— 这差距，面试官一眼就能看出来。

背景：24届大学科班，毕业后一直在考研，之前没有实习等相关工作经验。考研失败后考虑来OD工作，于是通过栗栗姐推进机考和面试流程，最后成功拿到了offer。 机考：机考可以通过栗栗姐获得现成的题库和题解作为参考，刷好题后可以让栗栗姐申请机考。准备时最好先自己想再看题解思路，这样机试时不容易卡思路，而且也能应对代码重复度的检查。双机位考试，摄像头一定要调试好，机试时保持网络畅通，手机不要接听电话之类的，避免被记录下违规行为，这样对之后的找部门也会有影响的。栗栗姐在机考前会发机考的行为规范，大家务必重视。 T1：分披萨100分。"吃货"和"馋嘴"点了一份圆形披...