百度Go后端日常实习面经

OBC+DC/DC 二合一车载充电机是集成车载交流输入直流输出充电模块（On-Board Charger，OBC）与车载直流-直流转换器（DC/DC）的组合设备，主要用于电动汽车中实现交流电转为高压直流、并进一步低压直流供给车载辅助系统，从而节省车内空间、降低成本并提升系统集成度。据环洋市场咨询（Global Info Research）调研团队最新报告《2025年全球市场OBC+DC/DC二合一车载充电机总体规模、主要生产商、主要地区、产品和应用细分研究报告--环洋市场咨询(Global Info Research)》显示，按收入计，2024年全球OBC+DC/DC二合一车载充电机收入大约1...

还在为找工作焦头烂额？还在纠结“大厂996”还是“体制内躺平”？今天，中国烟草2026年度招聘启动，我们来看看中国烟草凭什么被称为“金饭碗”，成为许多求职者向往的稳定职业选择。一、薪资体系：复合式高收入中国烟草的薪资由基本工资、绩效奖金和年终奖等组成，其中后者占比较大。基本工资：根据岗位与地区差异，基层员工约3000-5000元/月，管理或技术岗可达8000-15000元/月，但在总收入中占比不高。绩效与年终奖：这是收入的主要部分。普通员工年终奖普遍为3-8万元，管理层可达10-20万元。在沿海发达地区，年终奖可占年薪的30%-40%，中层管理人员年综合收入可达25-40万元。补贴与隐性福利：包括住房补贴（如异地补贴约1500元/月）、交通通讯补贴（500-1000元/月）以及节日福利等，进一步提升了实际收入与生活品质。二、福利保障：全面且稳定“六险二金”：在五险一金基础上，通常增加企业年金和补充医疗保险，构成顶格保障。公积金按最高比例12%缴纳，部分员工双边月缴可达4000-5000元，长期积累数额可观。职业稳定性：作为国企，工作几乎无裁员风险，普遍实行双休、带薪年假，工作强度适中，保障了工作与生活的平衡。三、地域与岗位差异地域分化：一线及沿海城市收入较高（基层员工年收入约15-25万元，中层可达30-50万元），中西部三四线城市约为8-15万元，偏远地区则通过各类津贴补偿。岗位价值：技术岗起薪较高，晋升空间大；专卖稽查岗年终奖占比高；管理岗晋升后薪资可达基层2倍以上。职业发展：提供纵向晋升与横向流动双路径，应届生转正后薪资涨幅明显，是快速成长的阶段。总而言之，中国烟草的福利待遇，是一份覆盖从入职到退休、从物质保障到精神福利的“人生保险”。面对这样一个“金饭碗”，心动之后更需行动。然而，烟草系统的招聘信息分散、岗位要求隐蔽、笔试面试风格独特，仅靠个人收集信息效率低下，且难以精准备战。此时，一个懂行业、懂招聘的AI助手就显得至关重要。“求职精灵”提供了一套完整的备战体系：1. 【智能题库】：覆盖历年烟草笔试真题，帮你夯实笔试基础。2. 【AI模拟面试】：高度仿真烟草面试场景，由AI面试官进行多轮追问，结束后提供详细分析报告。3. 【一站式规划】：从岗位匹配、简历优化到笔试面试模拟，形成备考闭环，系统化提升你的求职竞争力。真正的“金饭碗”，只留给准备最充分的人。在投出简历之前，点击下方，让AI成为你最专业的求职教练。https://m.finsight.work/pages/activePage/general/index?pageCode=0F52EBAB

环洋市场咨询（Global Info Research，简称 GIR）近期推出的《2026-2032 年全球半导体用卤素灯市场全景分析报告》，以多维度视角对该领域展开了全面且深入的行业研判。报告不仅覆盖全球及各区域市场的规模体量、核心企业的竞争格局，还从产品类型结构、下游应用场景两大维度拆解市场需求，并结合历史数据与未来预测，为行业参与者提供兼具数据支撑与战略参考的决策依据。研究以 2021-2025 年为行业历史发展基准期，重点对 2026-2032 年市场的增长潜力、技术趋势及风险挑战进行前瞻性预测，全方位展现半导体用卤素灯行业的发展脉络与未来方向。一、全球半导体用卤素灯市场规模与增长态势...

常规问题： 1. 3分钟简单自我介绍2. 在实习和开源经历中，你遇到的最大困难或最具挑战性的事情是什么？实习拷打（拓展相应的场景八股）慢 sql 治理相关的1. 你在平台稳定性建设中提到通过添加索引、读写分离优化慢SQL，具体是怎么做的？2. 读写分离可以再详细说一下吗3. 能否举一个添加索引的具体例子？比如在哪个字段上加了什么类型的索引？4. 你加的是单列索引，如果查询只需要表中的几个字段，当前的单列索引是否有优化空间？5. 联合索引相比单列索引的优势是什么？为什么更优？（从回表，索引下推优化那个方向说就好）es 慢查治理相关1. 关于ES扩容主分片优化查询，具体是怎么做的？2. 系统的ES集群资源配置你了解吗？（如CPU、节点数等）3. 扩容分片数量是如何确定的？仅依据数据量吗？4. 分片切割后为什么查询会变快（并行查询）5. 将 long 类型字段转为keyword类型，是如何利用跳表结构的？这里其实并不能，只是切换是为了适应精准匹配的场景，keyword 的底层用的是倒排索引+跳表6. 除了分片扩容和类型转换，还有哪些方式可以优化ES慢查询？（force merge 整理碎片）分布式锁（业务中有个并发修改用到了，主要问的一些分布式锁的实现细节）1. 你在业务中使用的分布式锁是标准库还是自研的？2. 让你自己实现一个最简单的分布式锁，你会怎么实现？3. 如果任务加锁后异常退出，没有释放锁，如何避免死锁？4. 如果任务执行时间很长，锁过期被其他任务获取，原任务完成后误删了别人的锁，如何解决（防止锁的误释放，加标识）5. 如果任务A包含多个子任务，且子任务本身也有加锁逻辑，在嵌套调用时会因重复加锁失败，如何解决？（可重入锁的实现）6. 在秒杀场景下，能否直接用分布式锁控制库存扣减？会有什么问题？7. 如何让秒杀请求不立即失败？（锁的自旋）并发编程1. 你使用CompletableFuture并发查询多个维度，底层是如何实现并发的？2. 你是自己定义线程池，还是使用默认线程池？3. 你是基于什么依据设置线程池参数的？4. 如果一个任务同时包含CPU密集型和I/O密集型操作，共用一个线程池会有什么问题？应该如何设计？（线程池隔离，避免cpu密集型任务阻塞I/O密集型任务）Agent和开源相关的内容1. 你的基座模型切换（DeepSeek → 千问）后，响应是流式还是非流式？2. 为什么关注完整响应时间，而不是首字响应时间？（主要是业务上的一个需要）3. 你的性能优化目标是在保证输出内容不变的前提下缩短生成时间吗？4. 你在Agent框架中使用了责任链模式和观察者模式，请分别解释这两种模式5. 既然有四个固定执行步骤（Agent执行前，执行后，模型执行前，执行后），是否可以用模板方法模式替代责任链模式？6. 你使用观察者模式的具体场景是什么？为什么选择它？7. 你还了解哪些常用设计模式？8. 你提到使用HNSW算法进行向量搜索，能简述其基本原理吗？（避免全表的向量查询）9. 为什么不直接用余弦相似度做全量匹配，而要引入HNSW？10. 你是否使用过BM25算法？它的作用是什么？11. 向量搜索有哪些弊端？12. 向量检索和BM25全文检索的得分量纲不同，如何进行混合排序？（引入一个精排模型重新打分）反问：1. 业务（智能客服相关）2. 不足，基础还需要加强无手撕，总体一个小时总结：面试体验很好，主要就是根据简历延伸一些八股和简单场景，有些还需要加强的地方，挖出来了自己基础上的一些问题