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奥特曼大打小怪兽
2020-07-23 07:52
郑州大学 信息技术岗
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2020-07-23
在牛客打卡322天,今天学习:刷题 10 道
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2025-12-30 14:31
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🔥滴滴一二三面 技术面 面经后端最近结束了滴滴的面试,三轮技术面问得超细致❗️整理了完整面经和思路分享给大家👇——————🧩一面 60min•RocketMQ vs Kafka 区别(设计理念/吞吐/延迟)•Redis性能核心:内存+I/O多路复用原理•Redis数据结构选型场景实战•MySQL与Redis一致性方案(旁路缓存策略)•协程原理剖析:Goroutine底层调度模型•Lua脚本实现原子库存扣减•MySQL索引优化与B+树优势•防超卖方案:分布式锁+库存校验•算法:搜索旋转排序数组(二分变形)——————🧩二面 60min•List遍历删除的坑(迭代器失效问题)•MySQL索...
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2025-11-19 18:53
字节跳动_Data-基础架构_前端开发(实习员工)
携程约2面了但是没抢到
难受死了短信发了才20分钟
哈哈哈,你是老六:
我去,这面试还要靠抢啊
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2025-12-30 23:37
中南大学 Java
选择后端开发还是大模型应用开发?根本不用二选一!
我觉得这是一个伪命题,因为这根本就不是一个A或B的问题。互联网各个部门都喜欢搞ai,也确实有很多结合具体业务开发智能体的需求(主要是大老板喜欢),但是据我观察现实情况有个很现实的结论:现阶段大部分智能体开发,核心执行者都是后端工程师。我本人的工作也包含了部分智能体开发,所以有点发言权。究其原因,一来后端工程师最懂业务逻辑和系统底层架构,能精准捕捉业务痛点,知道哪里适合用 AI 赋能、怎么落地才贴合实际需求;二来智能体开发的核心是 “业务落地” 而非 “大模型底层研发”,技术门槛更多集中在业务拆解、工具整合与流程闭环,而非高不可攀的算法研发,后端工程师上手起来反而更有优势。ai是风口,agent...
等闲_:
业务开发就是prompt+数据,Ai就是中间件,中台或者鸡架会做一些Agentic infra和智能体记忆之类的,再底层一点就是AI infra,MLops,模型微调,推理优化之类的了,所以对于普通后端就是纯业务,没啥技术含量,除非去技术架构组或者底层一点的组,要不AI就是个API,别神话AI应用开发
聊聊我眼中的AI
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