测试简历 求大家给点建议 有啥说啥

三分钟后，群里炸了。 "这个分布式事务方案考虑过补偿机制吗？" "高并发场景下这个锁粒度是不是太大了？" "建议看下我们之前做的链路压测报告，第三方依赖的超时配置需要调整。" 我盯着屏幕，手指悬在键盘上，不知道该先回复哪一条。 导师在群里@了我："别慌，一个来。这些问题都很有价值，正好周五下午技术评审会，你来讲讲你的思路。" 周五下午，会议室里坐满了人。 我打开PPT，深吸一口气："这是我设计的分布式缓存一致性方案，主要解决高并发场景下的数据同步问题……" 话音刚落，架构师就提了第一个问题：&q...

主播27号面完，到现在还显示这个是不是要挂了啊

28届2本非科班大概很快要找实习了，应该是偏ai应用开发方向

1、自我介绍2、讲一下你做过的一个最有代表性的项目3、RAG 里 chunk 怎么切，为什么这是个关键点chunk 切分会直接影响召回质量和最终回答质量。因为向量检索不是按整篇文档检，而是按切分后的片段检。如果切得太长，一个 chunk 里会混入很多无关信息，虽然语义覆盖大，但相似度不一定集中，模型拿到后也不容易抓住重点。如果切得太短，单个 chunk 虽然很纯，但上下文不完整，容易导致召回回来的内容缺少关键信息。实际做的时候一般会根据文档类型来定。像制度文档、说明文档，可以按标题、段落、语义边界切；如果是 FAQ 或问答对，本身就天然适合按条切。通常还会设置 overlap，避免一个关键信息...