创业历程 励志给大家提供工作岗位

1. 说说JVM的内存区域划分？ 2. 常见的GC算法和收集器有哪些？ 3. 讲讲CAS的原理？ 4. Redis的持久化方式及区别是什么？ 5. MySQL索引的底层原理是什么？ 6. 什么是RAG技术？流程是什么？ 7. 简述Spring AI的基本使用流程？ 8. 项目A中，节点健康状态如何实时感知？ 9. 项目A中，签名认证的安全性如何提升？ 10. API网关项目中，策略模式重构优化了什么？ 11. 项目B中，三种缓存结构分别是什么？ 12. 项目B中，如何解决Redis大key问题？ 13. 项目B中，如何解决数据倾斜问题？ 14. 项目B中，首页耗时如何优化到60ms？ 15. ...

这种的是真的假的，有没有什么陷阱啊

我大三tmd逃课去白马培训是吧，你老冯同意了没？

也大大小小面了很多内部正在搞AI的公司，给大家分享一下我的面试题库！ 第一章：RAG 系统 Q1: 请解释 RAG 的工作原理。与直接对 LLM 进行微调相比，RAG 主要解决了什么问题？ RAG（Retrieval-Augmented Generation）的核心是"检索+生成"两阶段：先从外部知识库中检索与用户问题相关的文档片段，再将这些片段作为上下文拼入 prompt，让 LLM 基于检索到的信息生成回答。相比微调，RAG 的优势在于： ①知识可实时更新，不需要重新训练模型； ②可追溯来源，减少幻觉且便于审计； ③成本低，不需要 GPU 资源做训练； ④领域迁移方便，...