面向社会考虑的东西更加严谨

1. 手撕：给定一个大小为 n 的数组 nums ，返回其中的多数元素。多数元素是指在数组中出现次数 大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。2. 解释摩尔投票法的思路，为什么用这种方法？3. 为什么不用哈希表？4. 哈希表的扩容机制是什么？5. 扩容时的时间复杂度？6. 用HashMap的总时间复杂度7. 如果所有元素都不同，哈希表的内存占用会怎样？8. 如果用摩尔投票法， 不存在超过半数的元素，如何识别？9. 场馆预订平台的框架和技术选型，用了什么框架？10. 如何实现存数据库一致性11. 如何用Canal监听MySQL binlog？如果是大规模数据，用几台Canal12. 那数据量很大的话，单台...

真是无语了😓

鼠鼠有点摆，去年边学着没敢投简历，没实习。从1月到现在总共面了五次，四次字节的日常(HR打电话约面试才敢去的)，然后一次腾讯的暑期，都是一面挂，其他则是没给面。暑期的岗，4.2才开始海投，前面想着等字节第四次一面后再投，结果挂，而且感觉投晚了。字节投了11个，9个简历挂，剩下2个没动静。阿里全都简历挂，剩下的在"投递简历"。腾讯给了一次面。然后其他大中厂、手机厂什么的都是做完测评or笔试就没下文，打开几个看也是终止流程，感觉剩下的也应该是简历挂了。感觉是简历的原因？项目部分，几次面试，感觉面试官主要就拷问过秒杀这一个点。自己说的时候会尝试把sse那条说成亮点，但除了腾讯面试官问过一下这整个点在业务方面对用户有什么用之类的问题外，其他最多只是问一下sse八股...感觉也许不是很让面试官感兴趣。这个短链接也是无人问津，就被问过一回雪花算法的设计。也许我该拿点评改改，然后再在网上找一个什么项目，凑两个，而不是用自己现在这两个项目？或者是点评改改放前面，然后原本第一个项目，把秒杀抽掉，剩下的想办法从网上火的RAG项目里移植点亮点，或者直接就用网上的RAG项目？感觉我主要还是偏向后端开发，但是感觉如果除开点评，再拿一个项目，想不到有什么自己能掌控且跟点评不重的。然后鼠鼠之前主要的问题是担心面试让打开项目演示，然后就一直花时间在用AI整第一个项目，第二个项目都没时间整，第四次面试之前还因为太害怕被认为不熟悉项目，跟AI一起把简历的说辞做了大幅度弱化，然后暑期都是拿弱化后的简历投的，感觉是不是看上去太没有吸引力就直接给简历挂了。(图1是弱化后的，图2是弱化前的，但之前3月初投了几家好像也是简历挂。)而且因为3月花了很多时间整在跟AI整代码，导致八股和算法都没怎么看，算法之前有跟灵神题单刷一些，还算入门，但是八股只看了一些基本的，可能面试的时候只答得上来60-70%，而且表述有些混乱，都是想到哪说到哪；前面几回面试基本上都有大板块的基础八股没答出来，比如RedisZ Set数据结构，MQ延时消息、可靠性保证，JVM内存分配的过程、GC roots，JUC锁，设计模式。现在有点不知道该怎么办。求大佬们给点简历修改建议或者面试准备建议，不胜感激！

最容易上手的是任务自动化Agent。找一个你日常真实存在的重复性工作，让Agent帮你跑。比如每天早上自动抓取行业新闻、过滤关键词、总结成三句话发到邮件。听起来简单，但做的过程中你会遇到：工具调用失败怎么重试、输出格式不稳定怎么约束、任务链断掉怎么恢复。这些坑踩完，面试能聊一个小时。第二个是多Agent协作系统。一个Agent负责搜索、一个负责总结、一个负责校验结果，三个Agent互相协作完成一个复杂任务。这个方向现在很热，面试官见得少，你做出来了自然有话题。用LangGraph或者AutoGen都可以搭，难点在于怎么设计Agent之间的通信和任务分配逻辑。第三个是带记忆的个人助手。不是那种每...