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jiajaijia
重庆工程学院 数据分析师
发布于重庆
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@乌啄啄:
招银数据研发一面凉经(25min)
上来先做了一道 最近登录日期 的sql题 然后开始问大数据八股,,,, 1. mapreduce map端的shuffle过程 2. spark stage 划分的依据 3. 宽依赖和窄依赖 4. 了解kafka吗 5. spark sql与mysql sql的区别 6. spark dataframe 和dataset的区别 7. 数据库中id设计 除了uuid和时间戳,还有什么方式 [牛泪][牛泪][牛泪]
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03-23 19:32
南京信息工程大学 Java
字节跳动Tiktok后端一面凉经
面试官人非常好, 我描述不清还会做总结, 问题全来自简历, 没有为难人, 全程体验很棒, 但是寄了主要都在问项目, 中间穿插了部分八股 1. 进行自我介绍(Tiktok组, 所以要求做英文的自我介绍, 但这个不是卡点) 2. 进行项目拷打 3. 讲一讲MySQL里的事务(着重讲解MVCC的底层机制) 4. 讲一讲RocketMQ是怎么保证消息不丢失的(生产者, broker, 消费者) 5. 出了个场景题, 假设Tiktok有大量评论, 需要按顺序归档, 打包成顺序消息, 但是消费端消费不来该怎么办 6. 我项目用到了向量库, 面试官问了嘴, 怎么保证数据库和向量库数据一致性, 解决脏数据问题...
我的失利项目复盘
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03-21 14:59
吉林农业大学 算法工程师
影石 AI Agent 开发一面
1、RAG 流程RAG 一般分成离线和在线两部分。离线侧主要做文档接入、清洗、切分、向量化和索引构建。文档来源可以是产品文档、帮助中心、接口文档、历史问答、内部知识库。清洗之后按段落、标题或者固定窗口做切片,再用 embedding 模型把文本转成向量,写入向量数据库,同时保留 metadata,比如文档类型、时间、部门、权限标签。在线侧通常是用户问题进来后,先做 query 预处理,比如改写、纠错、意图识别,然后拿 query 去做检索。检索可以是向量检索、BM25 检索或者混合检索。召回到候选片段后,再做 rerank,把最相关的内容排到前面,最后拼接 prompt 和用户问题一起送给大模...
AI-Agent面试实战...
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昨天 10:01
西安邮电大学 golang
美团是不是只要java呢
这个是流程终止了吗
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03-02 18:05
南京工业职业技术大学 Python
26届
0实习,什么都没有,一问三不知简历如下求建议,算法什么的也不懂
仔仔猫:
这种基本凉透了
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03-21 21:26
已编辑
北京体育大学 测试工程师
自动化测试用AI来做的小方案
#把自己当AI,现在最消耗你token的问题是什么?#https://developer.chrome.com/blog/chrome-devtools-mcp-debug-your-browser-session?hl=zh-cn谷歌把调试模式打开chrome://inspect/#remote-debugging配上mcp{ "mcpServers": { "chrome-devtools": { "command": "npx", "args": [ "chrome-devtoo...
测试开发知识汇总
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