求助：招行深分营销VS中行集约广东

主包想尝试一下蚂蚁的日常实习，这个有转正机会不

讲一下项目哪个地方具有挑战性，如何解决kafka如何保证消息是发送一次接收一次，如何确保broker正常刷盘，多副本怎么实现，这里有个高水位低水位概念知道吗（不会）setnx有哪些参数，优化前的分布式锁是哪个维度zk如何保证数据一致性（忘了）构造线程池有哪几种方式，ThreadPoolExecutor底层继承了哪一个抽象类，抽象类有什么方法，他是怎么实现的（不会）juc包下有哪些类，concurrenthashmap底层原理hashmap和concurrenthashmap中，一个对象可以作为key吗，重写equals和hashcode注意哪些netty特性讲一下selector，channe...

刷到一位前辈分享他当年的赛题——银行网点业务量预测，时间序列数据，半小时为单位，要清洗真实脱敏数据。说实话，这是我第一次看到有人把招行训练营的赛题讲这么细。但让我更在意的不是技术细节，而是这个题目本身透露出的信息。5年前，当大多数人对银行的认知还停留在“线下排队办业务”的时候，招行已经在研究网点流量预测了。这意味着什么？意味着他们当时就已经在预判：线上渠道会越来越普及，线下网点的资源需要更精准地动态调配——哪里该减柜、哪里该增人、哪里该转型做服务而不是交易。换句话说，他们不是在被趋势推着走，而是在趋势到来之前，就已经在技术层面做布局了。一个赛题，折射的是一家银行对“数字金融”这件事的理解深度。不是跟风，是提前落子。技术也不是被动响应，而是发现变化、发现机会，牵引着业务。前辈还说了句话我印象很深：“不是纯技术大牛，但喜欢解决问题的人，也能找到自己的位置。”所以特别想报名试试，也想发贴求教各位参加过的大佬：1.赛题风格：据说每年都是真实业务场景+真实数据？除了网点预测，还出过什么方向？风控？推荐？还是别的？2.难度梯度：初赛到什么程度能过？模型层面还是特征层面就能拉开差距？3.今年的猜想：按照往年规律，今年大模型这么火，赛题会不会跟大模型应用相关？智能风控、智能投顾、智能客服？——其实更想知道，从赛题能看出招行接下来在押注哪个方向。4.参赛体验：除了比赛本身，听说还有参观之类的活动？值得冲吗？有愿意分享的前辈，评论区请尽情砸经验——赛题方向、数据形式、评分标准、甚至你们当年解题时的思路转折点，统统欢迎。

🕐面试时间：30min❓面试问题：自我介绍面试官一直没理解第一个项目到底是干嘛的，然后给看了看前端界面，然后前端的配置信息是怎么存的，后端是怎么做解析的，表结构是怎么样的（感觉是自己的表达能力有所欠缺，搞得面试官有点不耐烦了）mysql 的b树和b+树有什么区别，优势在哪，为什么能减少访问磁盘的次数（这里没答到点子上）redis 的常用数据结构，你平常是怎么用的算法：爬楼梯🙌面试感想：g