1. 手撕：给定一个大小为 n 的数组 nums ，返回其中的多数元素。多数元素是指在数组中出现次数 大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。2. 解释摩尔投票法的思路，为什么用这种方法？3. 为什么不用哈希表？4. 哈希表的扩容机制是什么？5. 扩容时的时间复杂度？6. 用HashMap的总时间复杂度7. 如果所有元素都不同，哈希表的内存占用会怎样？8. 如果用摩尔投票法， 不存在超过半数的元素，如何识别？9. 场馆预订平台的框架和技术选型，用了什么框架？10. 如何实现存数据库一致性11. 如何用Canal监听MySQL binlog？如果是大规模数据，用几台Canal12. 那数据量很大的话，单台...

暑期实习从2月开始投，面了两个月，流程该挂的都挂完了，腾讯字节一共号称是1.7w个hc，不知道都发给谁了，估计今年秋招要难顶。Timeline米哈游、美团、蚂蚁、微软等公司直接简历挂穿，没进面。携程：3.3 投递、测评3.12 笔试3.18 一面3.25 二面4.13 ai面（hr面）4.14 英语测评4.23 offer（已拒）腾讯：2.6 测评2.28 wxg一面3.5 wxg二面（挂）3.11 teg一面3.21 teg二面（取消）3.31 teg一面4.10 teg二面（挂）4.21 wxg一面4.24 wxg二面（挂）字节：1.28 aml约面（取消）3.17 火山一面（挂）4.8 aml一面（挂）4.20 抖音data一面（挂）阿里：3.23 投递、测评3.28 笔试3.31 淘天一面4.8 钉钉一面4.9 淘天二面4.10 阿里控股一面4.12 钉钉二面（取消）4.15 淘天hr面4.16 淘天offer（已接）4.21 高德一面（取消）4.22 淘宝闪购一面（取消）面试最大的感触是，现在撞上ai转型，一堆老业务急着转向，新业务非常不成熟，研究型的组bar非常高根本进不去，业务侧挂着算法的岗位干的都是工程活，面试却又要问算法，另外agent的落地也远没有那么广，绝大多数还是那套写死的系统调一下llm api或者做做rag，其余少部分真的在搭agent的，基本不能在线上服务用什么很智能的模型，现阶段成本太高，进去大概率就是给垃圾模型从工程方面兜底，除了业务场景的应用和数据经验以外，技术方面很难有什么提升。算法岗做不了基模的还是去搜广推好，之前判断失误了完全没投，秋招不知道还进不进得去。

腾讯面试这个状态是啥意思

很多做嵌入式的同学，简历里都会写一句：“熟悉 FreeRTOS，具备多任务开发经验。”但问题来了。到底学到什么程度，才算真的“熟悉 FreeRTOS”？是会创建几个任务？会用队列发消息？还是能把 Demo 跑起来就算？说实话，如果只是会 xTaskCreate()、会 vTaskDelay()、会建个消息队列，这最多只能算“用过”。离“熟悉”还差一截。这篇文章，我就把这个问题掰开讲清楚：FreeRTOS 到底学到什么程度，简历上写“熟悉”才不心虚。一、先说结论：会用，不等于熟悉很多人对 FreeRTOS 的理解停留在这几个层面：会创建任务会设置任务优先级会用延时函数会用队列、信号量跑过几个小项...