小米测开

1.介绍一下两个项目是怎么做的，做了哪些模块2.项目是自己做的吗?3.项目是前后端分离，那前端也是自己做的吗？有了解过前端吗？4.用户登录传的验证码，你是存在哪里？5.springboot,springmvc都是做什么的呢？可以说说他们的有优点吗？6.考到写了超卖控制是用两个锁，可以说一下是怎么用的吗？为什么？7.你项目中有用到redis做缓存，项目中缓存了哪些东西？8.秒杀的完整流程能说一下吗？(从前端到后端)9.看到有用到布隆过滤器解决穿透？还有其他实现方法吗？10.订餐平台有哪些权限吗？服务端，用户端这些，还有第三个端吗？11.有用到token来做幂等性校验，怎么做的呢？12.看到有用户点赞功能，用户点赞功能怎么实现的呢？用户怎么防止重复点赞呢？13.如果说这个订餐平台在晚上六七点点餐高峰期时，你这个项目会出现哪些高并发问题呢？14.如果说现在想让你设计一个用户拼单功能，你会怎么实现？15.知道什么是索引吗，在项目中有用到索引吗？怎么用的？16.索引在什么情况下会失效呢？17.你项目应该有商品展示吧，如果用户看不到商品展示怎么办？

ollama v0.13.3 最新发布：新增模型与功能优化详细解读2025年12月12日，ollama v0.13.3 版本正式发布。本次更新引入了多款全新模型，并对现有功能进行了优化与修复，为开发者在代码分析、多语言检索以及软件工程领域提供了更高效的支持。一、全新模型1. Devstral-Small-2• 24B 参数模型• 擅长使用工具探索代码库• 支持多文件编辑• 为软件工程类智能代理提供强大能力支持2. rnj-1• 8B 参数开源权重、稠密模型• 由 Essential AI 从零开始训练• 针对代码及 STEM（科学、技术、工程、数学）领域优化• 性能可与当前开源权重领域的先进模型媲美3. nomic-embed-text-v2• 多语言 MoE（混合专家）文本嵌入模型• 出色的多语言检索能力二、功能优化与改进1. 嵌入接口优化• 改进了 /api/embed 与 /v1/embeddings 在使用时的截断逻辑2. 架构扩展• 在 Gemma 3 架构基础上扩展，支持 rnj-1 模型3. 模型输入修复• 修复了使用 qwen2.5vl 进行图像输入时出现的报错问题三、近期更新的具体改动• 截断逻辑优化：修正运行时截断逻辑，并移除服务器端截断• rope 重构：提升模型在长上下文处理中的性能稳定性• rnj-1 推理支持：新增对 rnj-1 模型的推理支持• qwen2.5vl metal argsort 修复• nomic-embed-text-v2 模型实现完善• UI优化：• 修复模型下载完成后能力不更新的问题• 使用 Ollama 接口进行用户认证与健康检查• 使用 requestAnimationFrame 防止文本底部被截断• 性能提升：升级 llama.cpp（17f7f4）版本，提升 SSM 性能• 命令行工具修复：• 修正 cmd/bench 下 README 中的选项表与二进制文件名• 路由优化：在工具调用中增加 logprobs 输出• 模型调整：更新 ministral 与 devstral 的转换与超参数设置• 模板功能增强：新增 yesterdayDate 辅助函数• 嵌入性能优化：调整 embeddings 的批量大小• API扩展：新增 v1/responses 接口支持• rotary embeddings 修复：解决 ministral 3 在旋转嵌入上的问题• 文档更新：调整 README 内容四、更新总结本次 ollama v0.13.3 发布，不仅带来了三款定位不同的新模型，覆盖了代码分析、科学工程以及多语言检索等多领域，同时对嵌入接口、模型架构、性能以及开发者工具进行了广泛优化，进一步提高了使用体验与运行稳定性。

题目1：贪吃蛇游戏模拟