4月底，科大讯飞交出了一份颇具纵深感的年报。尽管271亿元的营收和接近50%的净利润增幅在当下环境中算得上稳健，但“纵深感”并不来自业绩，而是因为这份年报里藏着一组微妙的对应关系：强劲的研发投入表面上流向了大模型在国产算力上的攻坚，而在更深层的布局中，讯飞还将触角深入到一个经常被认为还很遥远的赛道——量子计算，并在4月底，与孵化自清华大学的原子量子计算团队两仪万象合资设立量智开物。当下大模型行业正在围绕“Token经济”大展手脚，算力是最重要的门槛。而从长期来看，目前行业算力增长的方式，恐怕很难匹配AI时代的需求膨胀。沿着当前的经典计算框架继续跑下去，天花板究竟在哪里？量智开物，就是讯飞为这个...

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1. 手撕：给定一个大小为 n 的数组 nums ，返回其中的多数元素。多数元素是指在数组中出现次数 大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。2. 解释摩尔投票法的思路，为什么用这种方法？3. 为什么不用哈希表？4. 哈希表的扩容机制是什么？5. 扩容时的时间复杂度？6. 用HashMap的总时间复杂度7. 如果所有元素都不同，哈希表的内存占用会怎样？8. 如果用摩尔投票法， 不存在超过半数的元素，如何识别？9. 场馆预订平台的框架和技术选型，用了什么框架？10. 如何实现存数据库一致性11. 如何用Canal监听MySQL binlog？如果是大规模数据，用几台Canal12. 那数据量很大的话，单台...