一面 40分钟  ai相关的工具和相关的知识是从哪获取的 解释ai中的token token还有哪些用处吗 上下文是什么，上下文的大小决定了什么指标 在上下文窗口大小限制的情况下，如何更合理的处理上下文 向量数据库你了解的有哪些 向量数据库和传统数据库的区别 向量数据库的匹配相似度的方法  余弦相似度 面试官补充：欧氏距离（L2）   对余弦相似度的理解，是如何计算的 mcp解决什么问题，为什么模型会引入mcp概念 mcp由几部分组成 如何使用mcp的方法 electron主进程是如何处理mcp连接的安全性的  没太明白，问了面试官后，说的是zod校验   function calling是什...

这是一篇迟来的秋招反思总结。虽然可能是拿到了开发的大sp，或者说小ssp的开发offer，但是真正签下三方的那一刻却并没有什么情绪波动，只觉得“这事结束了，我该继续定下下一个阶段的目标了”。回顾一下自己的秋招历程。我的秋招真正的起点可能起源于去年的年中。那时的我可以说对于求职所需的技巧都完全不懂。没有人带，没有带我求职的“导师”，我所做的只能是问几个学长，然后在各种平台找大佬咨询。最后还是选择了资料最多的Java后端开发，从此我的学习便开始了。刷力扣、刷视频、写项目，日复一日，加了知识星球还去打卡，回看当时打卡记录持续了180+天，直到找到了日常实习才结束。不能说是007，但是平均下来也有了995的强度。在年底找到了第一份日常实习，于是踏上了说走就走的旅程。实习的时候每周都要请半天假从公司坐高铁回到学校，开完会再回去，从中午12点到晚上12点全都在路上，这份辛苦只有自己心里清楚。接着开始找暑期实习，先是被腾讯搞了一通，面微信面穿后录用评估挂，接着又是美团全部答上来后超时自动挂，最后在一个普通的下午突然收到了阿里的实习offer。那一刻所有的努力和辛苦都具象化。暑期实习的过程中，运气好进到了一个强度相对比较低的组，于是在7、8月份每天晚上下班后回去继续刷题、复习各技术栈，还要抽时间面试。到了9月初已经面了40+场，进了面的只挂过一次岗位不匹配的腾讯的存储类岗位。9月陆续收到了多个offer，我以为自己也许会算比较优秀？开始谈薪后发现自己其实只是普通的一员，加了各大信息共享群，发现总是有比我更强的人，也有算法的大佬比我断档的领先。至于我为什么没选算法，在之前的文章里有讲到；而开发的大佬则从本科就开始有了相关的沉淀，我自然无法比肩。于是我想到了“比你优秀的人比你还努力”，我有什么可骄傲的。于是开始继续学习，继续成长，这不是抖M式的强迫自己受苦，也不单纯是为了以后的竞争力，还是为了自己的充实感和心理满足。签下三方的时候没有什么情绪波动，只是普通的点了下按钮，然后转头又去继续改bug了。我想我老了也会继续保持学习，让我不被时代抛弃。

MySQLMySQL 的索引为什么使用 B+ 树，而不是二叉树或哈希表？面试题考点是否理解数据库存储引擎和磁盘 IO 之间的关系。面试官想听的1、B+ 树能减少磁盘 IO2、B+ 树能支持范围查询，但是哈希不能3、InnoDB 是页结构，B+ 树能天然适配页存储面试示例回答B+ 树是专门为磁盘存储设计的数据结构。在 MySQL 中，一个节点通常是 16KB，当我们查询时，每次 IO 会把整个节点读入内存。详情请参考：http://xhslink.com/o/e1Fu4WUJnR由浅入深分析1、为什么不是二叉树：太高、IO 次数多、查找慢。2、为什么不是 B 树：B 树每层都存数据，遍历效率低。...