📍面试公司：爱奇艺🕐面试时间：5.22💻面试岗位：高级研发工程师❓面试问题：个人介绍刚刚毕业不到一年看机会的原因Kafka的WAL是怎么做的？内部自研的相关文件吗？DSP平台和广告主对接是RTA/RTB？具体什么形式竞价主流程的CompletableFuture是如何编排的？对应的这个线程池是怎么配置的服务的QPS，部署的实例情况项目相关问题令牌桶的限流算法令牌桶算法在流量低谷的时候会积压令牌，这时候突然来流量你们怎么处理的？不会过大有影响吗MySQL考察，新建一个索引，index：create_time，id，channel，然后sql是explain select * from te...

简历求拷打，大佬们救命啊，现在要干嘛，刷算法刷了几天感觉没啥用，没实习大三下了，要做项目还是要干嘛，boss沟通那么多就一个面试一个offer，还是偏远小公司

😭😭😭😭本人26届双非本，后端选手。从25年秋招开始，一直到春招5月份，一共面了12次字节。可以说后面能继续投递面上字节大概率是因为前面一直累计的面评还不错，但是最终的结果往往不尽如人意，黄梁一梦。timeline:如标题，总共面了12次字节，4个不同的岗位。第一次：抖音生活服务测开二面完排序挂第二次：TikTok国际化电商测开三面完排序挂第三次：飞书后端安全团队三面完挂第四次：飞书后端偏基架团队三面完过，HR面完之后询问综合排序不推进。我知道像BAT这样的公司，双非本想拿到一张入场券有多难，也知道每次挂在排序/三面/HR面，那种差一步上岸又被打回原点的落差感有多磨人。可是最后一次字节的这个岗位，已经是5月中旬才开始面得了，春招末期的岗位，我本以为真的缺人，三面过的那天，我真的以为就差一步hr面就稳了，但是，最终的结果很遗憾，综合排序综合排序，不推进了。如果是技术能力的问题，我想也不会每一轮技术面给我通过。思来想去。难道真的就是因为我们双非有案底，所以最后的一切又算什么呢。付出这么多的时间精力，还是抵不过双非学历太差吗？既然如此一开始直接卡掉简历不用给面试不就行了嘛，每一轮面试都给我们生的希望，最后的最后又回到了那个必输的起点。12次字节，说不遗憾是假的，也无数次怀疑过自己：是不是我算法刷得还不够？是不是项目亮点讲得不够好？是不是学历就是一道跨不过去的坎？但回头看，这一年的秋招到春招，从面对面试官紧张到说话卡壳，到后来的从容面对，再到如今甚至能和面试官探讨AI&大模型技术的一些方案思路，我已经比去年的自己强太多了。可能字节于我，真的是一场盛大的单恋，拼尽全力奔赴，却还是没能收到想要的回应。前路漫漫，字节的梦碎了，但我的路还在继续，希望下一站，会有属于我的一场徐风。

在 AI 应用的场景中，rag可以说是一项必备的技术，在智能客服，导购 agent，智能创作等有检索需求的场景都会使用到，所以这里结合一些实际的应用场景和大家做一些分享一，数据准备数据准备是 rag 整个流水线中非常重要的一环，所以在实际的生产场景中，也主要是看数据解析，以及使用不同的向量库落库的过程 文件解析（pdf，docx，txt，md）目前常见的文件解析，就是利用 Apache tika 等开源库做解析组件，但对于一些富文本的数据，比如有图片和表格的情况，就要借用 ocr 等辅助手段大表格处理表格是比较常见的数据类型之一，但是大表格解析通常会有一些问题比如在切块的时候如果每一行都作为 ...