26届秋招公司红黑榜（部分线下）

最近三天boss上沟通了150条，有效要简历的很少，约面一个都没有。是因为我的本科吗？还是说最近都是26届的hc？未来该怎么提升自己的履历呢？进大厂校招还有希望吗？

前言这是我的agent系列文章的第5篇，该系列分为三部分：AI认知篇：详细讲解相关基础概念AI实践篇：分享诸如skills怎么写、怎么ai coding、怎么写好prompt等的最佳实践AI八股篇：分享我自己整理的应付大模型应用开发岗位必备的八股笔记在大型语言模型（LLM）的应用开发中，我们常常面临一个核心矛盾：如何平衡模型的“稳定性”与“创造性”？有时候我们需要模型像教科书一样严谨准确，有时候又希望它能像诗人一样灵感迸发。解决这一矛盾的关键，往往藏在两个看似简单却极其强大的参数背后：Temperature（温度） 和 Top-p（核采样）。很多开发者只是机械地调整这两个数值，却并不清楚它们底...

围绕项目，无八股算法部署服务的方式pod 最大多少个：高峰期7k QPS： 呃到☂️十个 Pod每个pod占用的资源：API 查询和任务消费/回调合并在一个 Pod 内，这类 Pod 既有高并发读流量，又有异步写和状态更新，也就是2C4G request，4C8G limit。分表的分页表怎么做有没有更好的方案  从产品思维：根据用户会员等级，限制用户查询的数量。加入缓存遇到了哪些问题：数据的不一致性问题，具体来说，当回调主动更改缓存任务状态时，有可能更改失败，因为mysql和redis的更新不在一个事务内，这个时候ttl就发挥了作用，视频生成的平均时长是2到3分钟，ttl设置为3分钟，当任务过期就被清楚，从数据库取出最新的数据，保证了redis和缓存的一致性消费者怎么回调：消费者回调通过rpc的方式回调我们的服务，传入状态和视频结果等信息，我们的服务去更新数据库和缓存服务之间调用的输入输出  用了 rpc 的什么协议调用的：百度内部常见的 RPC 框架是 brpc。它底层一般跑在 TCP 之上，消息序列化常用 protobuf；协议层不是只有一种，百度内部常见有 baidu_std 等私有协议，brpc 同时也兼容 HTTP、gRPC、Thrift 等多种协议。在这个项目中的一些不足和经验1. 后续流量增长还需要将轮询缓存的方式改成主动推送2. 对于慢sql的监控不完善，应该及时报警3. 在方案选型时考虑成本风险和收益反问：技术挑战如何，答：高并发以及维护可用性

一面自我介绍优雅关闭有必要吗？如果是线程池错误这种情况，任务都没了这种还有必要吗要是出现了这种情况导致了线程池任务丢失怎么办？看dump文件分析堆内存快照，看日志留存，崩溃的时候进行告警到群聊你这个kafka发送消息如果失败了你该怎么处理kafka的持久化kafka的消息丢失自带的重试机制，自定义注解实现消费者重试kafka为什么这么快卡夫卡对比rabbitmq有什么恶点事务性相关介绍一下分别有什么事务是否实战过tcc事务内部事务和外部事务的区分，框架和回调的实现2pc，3pc你知道seata的底层它是通过什么来实现回滚的吗？这个可以去看一下源码了解一下二面我说三个名词，你看你是怎么去看它们的...