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面试题简述RabbitMQ 怎么保证消息的顺序性？如果出现乱序该怎么解决？面试题考点考察候选人对消息通道模型、消费并发控制、业务幂等性等底层原理的理解。面试官想听的1、是否清楚 RabbitMQ 的消息流转模型（队列、exchange、channel、consumer）；2、是否知道哪些环节会导致乱序（并发消费、ack重试、集群转发等）；3、能否给出实际可行的业务层面解决思路（比如分区队列、单通道消费、全局排序等）。面试示例回答这个问题我之前在 XX 公司实习做 XX 项目时遇到过，当时日志处理系统就是基于 RabbitMQ 做异步消费。首先，RabbitMQ 并不能天然保证全局顺序，它只保证...

秋招白月光是我的虾皮虾皮是所有公司里最先给我面试机会的一面二面也很快 但是面完之后就开始泡池子到目前为止已经泡了两个月了虾皮北京已经泡发1000人秋招的意难平是美团看我的名字也知道在秋招之前美团可以说是我的梦中情司也是我很快进入到二面的公司第一天一面 第二天二面而且我了解到美团只有两面直接下意向之后更开心了可惜天不遂人愿 二面可能和面积官不太合如果100我觉得给自己打93吧可惜过两天把我挂了没事 大家都说 恨比爱长久

面了5个实习生了，技术好的base不是特别考虑，base满足的技术又不太行，真难呀，各位优秀的学弟学妹们毛遂自荐呀【岗位职责】1. 算法优化与落地：重点参与图像编辑（Image Editing）领域的算法研究，特别是针对图像消除（Object Removal/Inpainting）任务的效果优化。2. 核心技术攻关：模型蒸馏：参与大规模生成模型的蒸馏工作，在保证生成质量的前提下，优化模型推理速度与显存占用。RLHF 对齐：探索并应用 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）技术，利用人类反馈数据优化生成模型的逻辑一致性与视觉美感。1. 实验与数据管理：负责相关算法实验的配置、运行与结果分析；协助进行高质量训练数据的清洗、整理与构建，建立更高效的数据 pipeline。2. 前沿探索：阅读最新顶会论文，复现并改进 SOTA 算法，探索提升消除任务鲁棒性的新方法。base：深圳薪资：200-400公司：传音邮箱：xin.wang4@transsion.com

校招时有一种很普遍的焦虑：“没有大厂实习经历，是不是就废了？”但在实际的秋招战场上，大家总能看到一些“异类”：简历上没有任何实习大厂的Logo，甚至连中小厂的实习都没有，却依然能拿下头部大厂的SP甚至SSP。这并不是玄学，也不是幸存者偏差，这背后的核心逻辑其实是“核心竞争力的等价置换”。HR和面试官本质上是在估算你的“未来产出能力”，而实习经历只是证明这种能力的凭证之一，并非唯一。一、 学术能力的“降维打击”对于算法岗而言，“顶级实验室经历” > “普通大厂打杂实习”。很多零实习的大佬，其实是在学校里把实验室当成了公司。 手握一篇CVPR/ICCV/AAAI/这些顶级paper，其含金量...