字节财经业务一面凉经

刚刚收到字节Data系统架构后端的一面邀约，就知道前天的flow后端一面是寄了😢预计未来一两个月还会有很多感谢信，希望逐渐能有大心脏吧

面试时间3.12八股讲讲 channel 如何实现进程间通信讲讲Go的内存管理和GCredis是单点服务，如何改造k8s pod的节点亲和性项目因为项目和Agent相关，又问了许多llm的东西如何评估Agent效果worker goroutine panic了怎么办讲讲embedding模型算法给一个长整数字符串 如 23256，给个位数集合 A 如 A={}构造小于 S 的最大整数场景我们每天都有上万条数据和上百万的流量，如何保证mysql的稳定性和可用性

1.自我介绍2.介绍一下你的项目(介绍完之后开始问项目，例如遇到什么困难，如何解决的)3.项目中用到了Reactor模式，为什么不使用多线程4.Windows系统中有没有处理事件相关的库(因为项目中对win系统是采用独立线程轮询的方式)5.在业务中什么时候使用UDP和什么时候使用TCP，第二个项目为什么使用TCP不能使用UDP吗6.有没有对你的项目进行测试，性能怎么样7.在项目中你使用了线程池，你是怎么保证线程安全的，怎么保证线程同步8.讲一下对RAII的理解，不要太教科书话，最好结合实例或者场景9.说一下智能指针吧，引用计数是怎么实现的，你来设计你会怎么实现，在项目中使用智能指针了吗10.介绍一下Select与epoll的区别，在项目中为什么不选择epoll11.内存池12.在网络编程中你有哪些比较擅长的技术，可以用到的，能够提高效率的13.你自己说一点你想说的吧，关于OOD的，选了多态，介绍了虚函数表----面试官最后建议结合设计模式来说14.LRU15.算法题，设计一个线程安全队列，有三个要求，安全，避免锁竞争，减少资源分配16.应该还有一道的，但是前面耽误太多时间了，就没做第一次面试，面试官人非常好，无论回答的什么样都耐心听完并给出建议，面试官喜欢灵活有个人理解的回答，最好能结合实际场景和做过的项目，面试官也很给机会，可惜本人实在太菜了把握不住

1、自我介绍2、项目介绍3、介绍 NLP 中数据增强方式NLP 中常见的数据增强方式主要有同义词替换、随机插入、随机删除、随机交换、回译、模板扩写、噪声注入、对抗样本增强和基于大模型的数据改写。同义词替换是把句子中的部分词替换成语义相近的词；随机插入和删除适合做轻量扰动；随机交换适合增强模型对局部顺序变化的鲁棒性；回译是把句子翻译成另一种语言再翻回来，能够保留大意但改变表述；模板扩写适合分类和信息抽取任务；噪声注入比如加入错别字、空格、标点变化，适合提升鲁棒性；对抗样本增强更偏训练阶段优化；现在更常见的是让大模型做改写、扩写、同义表达生成。数据增强不能只追求数量，更重要的是标签一致性和语义不偏...