基于Kafka+ElasticSearch+MongoDB+Redis+XXL-Job的日志分析系统架构 现代分布式系统产生的日志数据量庞大，需要高效可靠的日志分析系统进行处理。结合Kafka、ElasticSearch、MongoDB、Redis和XXL-Job等技术栈，可以构建一个高性能、可扩展的日志分析解决方案。 系统架构设计 日志数据通过Kafka进行高效的消息队列传输，确保高吞吐量和低延迟。ElasticSearch提供强大的全文搜索和实时分析能力，MongoDB存储结构化日志元数据，Redis作为缓存层加速热点数据访问，XXL-Job负责分布式任务调度。 技术组件选型 Kafka作...

秋招一败涂地。。。😭

三面完当场就给offer了，但是并不是特别满意😢😢😢。。。看这个公司网上风评很一般，有没有了解公司情况的牛友

GSPO论文阅读方法指南 理解GSPO核心概念 GSPO（Generalized Second-Price Auction with Personalized Ordering）是一种结合广义第二价格拍卖与个性化排序的广告拍卖机制。重点理解其如何通过用户特征、广告主出价及上下文信息动态调整广告排序，区别于传统GSP拍卖。 精读数学模型部分 GSPO的核心公式通常包含效用函数与排序权重计算。例如，广告的最终得分可能表示为： [ \text{Score} = \alpha \cdot \text{bid} + (1-\alpha) \cdot \text{CTR} \cdot \text{user...