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hi_Leo
04-27 21:38
山东师范大学 运营
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05-09 17:23
北京大学 Java
MIT acadamic CS compus european station ads
/** * needs: * MIT acadamic CS compus european station advertisement solution for this survey questionary * determinate sumary total submit admit advertisement linked with each other * 5 is inicialized elemenent accepted advertisement solution * 4 is master will determinate to liked this spread adve...
Java技术
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04-16 17:02
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字节跳动_Infra-SRE_SRE实习工程师(实习员工)
TME后台开发暑期实习 酷我车载业务部 一面面经
开场: 1、自我介绍八股盛宴:2、HashMap扩容机制和解决哈希冲突3、JVM内存结构4、类加载过程5、Spring Boot启动流程6、拦截器实现原理7、SpringAOP和IoC讲一下8、SpringAOP默认用的哪个动态代理9、CGLIB动态代理实现原理了解吗10、了解 Spring Boot starter 吗,自己写过 starter 吗11、Spring Cloud组件知道哪些12、熔断和降级了解吗13、Kafka如何保证消息有序,如何解决重复消费,消息堆积14、分布式锁用了哪些,讲一下15、Redis过期键删除策略和内存淘汰策略16、大Key如何发现和删除17、Redis内存监控相关做过吗18、MySQL事务如何实现的19、你提到MVCC,在RR隔离级别下,MVCC工作原理是20、MySQL中B+树讲一下21、为什么表太大不适合建索引22、Linux熟悉吗?awk命令项目&实习:23、用过集群环境下的日志吗(ELK?)24、如何找日志(ES?唯一ID)25、实习项目中用了哪些现成的工具(分布式微服务方面?)26、慢查询完整排查优化流程说一下27、大表建索引如何保证线上业务正常无手撕
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04-25 12:32
科大讯飞_教育BG_后端开发(准入职员工)
哪些 AI 项目值得做?应届生优选 + GitHub 推荐
作为应届生,优先选RAG 知识库项目 —— 技术栈通用、易落地、简历含金量高,下面附 GitHub 优质开源项目。RAGFlow(star 15k+):企业级 RAG 引擎,支持 PDF/Word/Markdown,可视化配置,一键部署,适合快速搭建 Demo。地址:https://github.com/infiniflow/ragflowAnythingLLM(star 10k+):全栈私有知识库,支持本地大模型(Ollama),内置 Agent 能力,可嵌入网站聊天窗口。地址:https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llmQAnything(网易...
哪些AI项目值得做?
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04-15 07:41
安徽工程大学 C++
腾讯一面被问的题目
1. 说一说 C++ 中指针和引用的区别,分别在什么场景使用?2. const 关键字有哪些用法?const 指针、指针 const、const 引用分别是什么意思?3. C++ 内存分区有哪些?new/delete 和 malloc/free 的区别是什么?4. 什么是虚函数?虚函数表、虚指针原理是什么?纯虚函数的作用?5. 构造函数能不能是虚函数?析构函数为什么建议写成虚函数?6. 拷贝构造函数什么时候会被调用?为什么要防止浅拷贝?7. vector 底层原理是什么?扩容机制是怎样的?为什么迭代器可能失效?8. map 和 unordered_map 区别?底层分别是什么结构?适用场景?9. 简述 TCP 三次握手、四次挥手,为什么握手是 3 次,挥手是 4 次?10. 多线程和多进程的区别?C++ 如何实现线程同步?互斥锁、条件变量的使用场景
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05-04 15:55
华为_系统工程师
第 53 题:上下文压缩(Context Compression)在长文本场景的应用
第 53 题:上下文压缩(Context Compression)在长文本场景的应用 题目 解释上下文压缩(Context Compression)技术在长文本场景的应用。 一、为什么需要上下文压缩? 长文档、多轮对话或大量检索结果会占满 context 窗口,导致:超出模型长度限制、重点信息被挤到边缘、成本与延迟上升。上下文压缩 指在保留关键信息的前提下缩短或摘要送入模型的文本,使更多内容“塞得进”且关键信息不丢。 二、常见做法 摘要:对长段做摘要(用模型或抽取式摘要),只把摘要放入 prompt;适合“只要大意”的问答与检索后阅读。 选择性保留:按相关性或重要性筛选句子/段落(如用检索分...
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