九方智投

深信服4.22JAVA二面那批有xd出结果了吗

1、问第一段实习为什么选择用多任务学习lstm，特征有没有做embedding，其中的hidden size是多少展开说说api+xgboost，目标值是什么2、问第一段实习知识库数据集是如何构建的如何做RAG的有没有做微调为什么LoRA微调高效，更新了哪些参数手撕代码：跳跃游戏，贪心动态规划反问：介绍业务，需要对embedding，qkv比较数据反思：问的很细节，需要对所有代码都熟悉；以及我缺少对代码优化的思考面试官人很好，感觉什么都会简历内容在精不在多，写上去的就要经得住拷问

实习1. 原先http改成dubbo接口，有什么区别2. dubbo是如何实现这个调用的3. 单体项目拆成了多个微服务后，有没有发现什么问题，有没有引入什么问题项目1. 介绍一些异步框架项目2. 任务管理，我们不是直接去查就行了，跟我们这个框架有什么关系，你的框架体现了什么能力3. 我如何将我的业务逻辑注入到你这个框架，如何使用4. 我执行了你这三个接口，你的调度框架是如何执行我的代码呢，我实现了之后，我的代码还在本地，跟你的这个框架有什么关系5. 我们注册了很多任务，任务是按时间去调度吗，还是别的方法调度的呢6. 任务调度后，他们是如何执行的，比如你拉了100个任务，你是串行执行吗，还是并行执行呢7. 异步执行，如何实现异步执行的能力8. 你们的worker是什么，是一个线程吗，那它怎么得到cpu执行时间八股1. 你了解JUC吗，你有了解常用的类吗？2. 介绍一下反射3. 介绍一下Redis常见数据结构4. redis分布式锁是如何实现的

在大数据处理的浪潮中，Apache Flink 无疑是当前最炙手可热的流式处理框架之一。它以低延迟、高吞吐量以及强大的容错能力，成为无数企业构建实时数据处理管道的首选工具。不管是实时日志分析、用户行为监控，还是金融交易的风控系统，Flink 都能游刃有余地应对海量数据的持续流入。然而，开发和维护一个高效的 Flink 程序绝非易事，尤其是在面对复杂的业务逻辑和动态变化的数据流时，调试和查看中间结果就显得尤为关键。想象一下，你辛辛苦苦写好了一套 Flink 程序，部署到集群上后却发现输出的结果和预期完全不符。数据丢失了？还是计算逻辑有偏差？又或者是某些算子在处理时遇到了瓶颈？这个时候，如果没有有...