求射频找工作的交流群之类的

更偏推理基础、工程细节和 CUDA 手写题这场百度 AI Infra 一面，整体感受是节奏很快，前半段主要围绕简历里的项目和实习经历往下问，后半段会明显转到一些更偏推理基础和工程理解的问题，最后还加了一道 CUDA 的手写题。面试官一开始先介绍了团队，说他们在百度智能云下面，训练、推理、强化学习、Agent 这些 AI Infra 相关方向基本都覆盖到了，所以一上来的感觉就是，这不是只盯某一个小点的岗位，而是一个工作面比较宽的 Infra 团队。正式开始之后，前面还是从我现在做的事情切进来，重点还是摩尔线程这段实习。面试官先问我怎么理解自己在做的这个 TensorFlow MUSA Exten...

绷不住了

这家公司疯了吧，5个人招我，我又不是什么稀缺资源这家看样子应该是外包公司

1. 自我介绍2. RocketMQ 里顺序消息、普通消息、事务消息分别适合什么场景，为什么不能混着用普通消息适合最终一致、无严格顺序约束的场景，比如日志分发、画像更新、通知投递。顺序消息适合同一业务键必须按时间线推进状态的链路，比如同一工单、同一订单、同一会话的状态演进，但顺序消息的吞吐和容错设计会受到队列粒度限制。事务消息适合本地事务与异步投递之间要建立“发送承诺”的场景，比如主库先落事实，再由 MQ 推动旁路索引或下游补偿。三者不能混着用，是因为它们解决的问题不同，消费模型、失败恢复方式和成本模型也完全不同。3. 如果 RocketMQ 出现消息积压，你会怎样定位，不要只说“扩容消费者”...