1. 请解释债券交易中的DV01概念，AI模型如何利用DV01进行风险控制？ 2. AI技术在固收交易中有哪些独特应用？与股票AI交易相比有何差异？ 3. 什么是强化学习？在债券交易策略优化中有什么应用前景？ ◦ 追问：如何解决强化学习在金融场景中的样本稀缺问题？ 4. 债券交易中需要处理哪些类型的数据？如何保证数据质量以训练可靠的AI模型？ 5. AI驱动的固收交易可能面临哪些特殊风险？如何建立风险预警机制？ 6. 你了解哪些用于时间序列分析的AI工具或框架？请描述一个相关的学习经历。 7. 如果AI模型预测与你的市场判断出现冲突，你会如何决策？ 8. 如何基于市场反馈持续优化AI交易模型？...

秋招可以提前结束了   

度小满25运维开发一面本文作者：程序员小白条本站地址：*****************************总体用时 20 分钟，技术栈不符合，基本是 KPI 面了。1）单体限流是怎么做的？明确场景：首先说明在单体应用（非分布式）中，限流是为了保护应用自身，防止被突发流量打垮。技术实现：Guava RateLimiter： 这是最经典的答案。介绍其基于令牌桶算法，可以平滑地进行限流。例如：RateLimiter.create(10.0) 表示每秒生成10个令牌。Semaphore（信号量）： 对于控制并发线程数（而非QPS）的场景，可以使用 Semaphore。它规定了同时访问某个资源的线...