简历锐评，想应聘运营岗/数据分析/供应链

1.介绍一下实习项目2.实习为什么离职，学校还有课吗3.HashMap的底层原理，介绍一些put流程4.SpringBean的生命周期5.SpringBean有机制实例化方式，这几种实例化方式有什么区别6.实际开发中有没有遇到循环依赖的问题，如果你遇到了，比如说A使用B，B使用A这种情况，你要怎么去解决7.JVM内存划分8.JVM垃圾回收机制，怎么判断对象是不是可以回收的，我说可达性分析，面试官说这个不是跟新生代老年代相关吗9.标记清理怎么去标记？程序计数器是干什么用的？10.实习相关拷打，具体场景就不说了，我给出根据实习出的问题： 1）怎么去数据库中挖掘数据 2）如果说挖出的数据量特别大有几...

B站 25×15+1500快手 26×16+2000作业帮 24×15新凯来 17.5×15华子泡死了没开出来剩下两个小厂都是18左右，就不说了楼主本人只有一段100人小厂的实习，其他的除了字节一面挂都死在了排序，腾讯捞了几次但只面了一次其余的推了。整个秋招一共投递150多家，面试60次左右

大佬们看看，有没有什么还要修改的地方，第一个项目做的是黑马点评，加了一个rabbitMQ，第二个项目是鱼皮的API开放平台结合了一下鱼皮的大语言对话模型项目

1、RAG 流程RAG 一般分成离线和在线两部分。离线侧主要做文档接入、清洗、切分、向量化和索引构建。文档来源可以是产品文档、帮助中心、接口文档、历史问答、内部知识库。清洗之后按段落、标题或者固定窗口做切片，再用 embedding 模型把文本转成向量，写入向量数据库，同时保留 metadata，比如文档类型、时间、部门、权限标签。在线侧通常是用户问题进来后，先做 query 预处理，比如改写、纠错、意图识别，然后拿 query 去做检索。检索可以是向量检索、BM25 检索或者混合检索。召回到候选片段后，再做 rerank，把最相关的内容排到前面，最后拼接 prompt 和用户问题一起送给大模...