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发一下问题给大家参考,攒攒人品!
1.redis防止超卖用到了数据库吗?
2.定时任务(SpringTask)实例宕机了,任务是否丢失?有别的方案吗?
3.项目中缓存击穿的业务场景?
4.一个关于项目中支付订单这一业务的连环问:
5.订单表怎么设计的?索引结构怎么设计的?现在需要查订单,根据时间排序,如何设计索引?订单的数据如果非常大,到了几千万,会有什么问题?有什么解决办法?订单场景如何分库分表?分库分表是什么?慢查询如何解决?explain关注哪些内容?
6.redis有哪些常用数据结构?zset一般使用场景?zset底层数据结构
7.讲讲redis主从复制?
8.怎么去保证rabbitmq消费不丢失?生产端如何保证?消费端怎么保证?如何保证消费有序?
9.hashmap底层实现原理?发生哈希冲突时,底层如何处理?
10.线程池了解吗?线程池好处是什么?
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感觉问的还挺多呢
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发布于 04-15 23:10 北京

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1. 挑选个人复杂度最高、难点最突出的项目完整讲解,重点说明项目核心痛点、落地难点、技术瓶颈与最终落地解决方案。2. 结合项目场景,说明Agent任务目标拆解逻辑,以及PPO算法完整训练指标、效果评估标准。3. 阐述RLHF对齐偏好定义逻辑,大模型对话优劣好坏的标注标准与偏好数据集构建逻辑。4. 详细讲解奖励模型RM、Critic网络结构设计思路,组件有效性验证方式、调优优化策略,以及整体对话效果量化评估方案。5. 对比选型SFT、DPO、PPO、GRPO、RAG多条技术路线,说明为何选用强化学习做Agent对齐优化,完整输出各方案评估维度、适配场景与选型依据。6. DPO全流程效果评估方式,结合实际业务案例说明DPO固有短板,对比DPO与GRPO原理差异、优劣特点与落地适用场景。7. 从算法原理角度,讲解GRPO具备更强探索能力、稳定训练的核心原因。8. 阐述个人参与RAG相关项目初衷,梳理RAG系统整体架构与核心工作内容。9. 对比语义切分、固定长度切分、递归语义切分优劣,说明递归切分选型原因,以及不规则、非结构化文档专属预处理方案。10. 梳理向量数据库选型核心考量维度,结合线上高并发、低延迟生产环境,说明落地选型策略。11. 说明关键词检索+向量检索混合检索设计原因,介绍召回率、准确率等检索效果客观量化评价指标。12. 针对检索召回不足、匹配精度偏低、上下文关联性差等问题,逐条梳理全链路优化手段。13. 讲解用户意图模糊、指代不清、需求不明确类问题的意图识别与澄清处理方案。14. 讲解重排序模型选型、技术实现、解决的检索冗余错乱问题,所用开源/商用工具库,以及不同重排模型横向对比实验结论。📳对于想求职算法岗的同学,如果想参加高质量项目辅导,提升面试能力,欢迎后台联系。
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3.18 投递4.15 笔试 + 测评笔试第一题0.75 + 第二题1.0 + 第三题 04.29 上午技术面不知道为啥手机进会议室就没法录音了,只能凭回忆写了1.自我介绍2.在校的奖项,竞赛3.深挖第一个agent项目(印象最深的是我把刚学的双路召回详细讲了一下,感觉在面试官那里很加分)4.乐观锁悲观锁5.list底层原理6.volatile原理7.浅挖第二个微服务项目8.Mysql为什么用B+树,不用B树B-树9.redis缓存击穿,雪崩10.复盘笔试(我着重讲了下第一题带前进后退的LRU不应该搞两个双向链表,而是应该用游标。这块体现出自己思考过就行)11.手撕lc594最长和谐子序列第一个agent项目问了几乎半个小时,面试官都后知后觉怎么软件开发面试光问ai去了,还问我为啥不走ai岗,我说我学历不够才本科,他夸我简历很丰富完全可以尝试哈哈。后面就专门问了些简历上的基础八股。不得不说这是我面这么多场体验最好的一集,无论说啥面试官都有反馈,会认真听说我在讲啥然后帮我总结一下。如果答得不好的地方还会教我怎么思考怎么表达,比如缓存击穿,我只说了逻辑过期和用高可用性架构,面试官就教我如何从前端到一二级缓存再到数据库全局的思考对策,真的非常受益!问的问题也全是简历上写了的,也没超纲,最后的手撕也是easy题,感恩晚上主管面1.自我介绍2.项目实现3.校园经历,比赛经历4.最近最消沉的时刻5.对ai的看法6.从哪些途径学习ai7.最近看过的GitHub项目反问:1.实习生怎么培养:会为所有实习生设置通用的培养方案,然后每个导师再针对个人设置细致的培养方案2.需要做哪些准备:1)提升代码规范,要能看懂ai写的代码;2)要追踪ai前沿,ai发展日新月异;3)要提升软实力,团队协作能力主管面体验也不错,那个主管长得有点像吴京,说话也轻声细语的。我把我校园经历职业规划全一五一十讲出来,感觉他还挺满意的。晚上11:45发了面试反馈,应该是过了。不知道要跑多久池子,希望能有好运不管怎么样这个四月总算是结束了,这两个月真是燃尽了。暑期暂停,我要回家过五一了
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