数字马力面经

1.map底层原理
2.装载因子的作用
3.tophash的作用
4.map产生hash冲突如何解决
5.装填因子超过阈值扩容和overflow的bucket数量过多如何扩容
6.等量扩容是否会新建一个bucket
map是否线程安全
如何保证线程安全
sync.map底层原理
7.DDD架构
8.MVC架构与DDD架构区别
9.CAP原理
10.nacos满足CAP什么特性
11.两个 goroutine 用 channel 通信,一个 goroutine 顺序发送 0,1,2,3,4 数字,另一个 goroutine 接收并打印。
随便面面了,好久没看八股了
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蹲蹲面经
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发布于 2025-12-20 13:19 云南
面完多久出结果呢
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发布于 2025-12-04 15:47 辽宁
你们面 Go 相关岗位,也会被问这么多底层细节吗?
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发布于 2025-12-04 15:43 山东
这面经全是 Go 和分布式的核心考点,针对性很强
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发布于 2025-12-04 15:43 辽宁
社招还是校招哇
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发布于 2025-12-04 15:42 上海
佬,你这是go吧,几面了
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发布于 2025-12-03 15:07 河南

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05-12 10:10
已编辑
门头沟学院 人工智能
写这篇之前我犹豫了挺久。一方面是怕被人骂,"又一个收割焦虑的转行帖";另一方面是看了太多用 GPT 套娃出来的「学习路线」文章,AI 味重得让人没法读完。所以这篇全是亲身踩过的坑,时间线、用过的项目、当时的心路全都尽量原样写出来。如果你是大学生在迷茫要不要转 AI,或者已经在转的路上,希望能给点参考。 一个反共识的开场:你以为进 OpenAI 的人都是博士? 先讲个故事,跟我没关系,但跟所有想转 AI 的人都有关系。 OpenAI 的 Sora 团队(就是搞文生视频那个)一共 13 个人。这里面有两个人特别有意思: Will DePue,密歇根大学计算机系,直接辍学了。17...
_hengheng:我也本,也算是做ai相关,我最开始感觉做ai工程师有多么多么困难,后来发现懂了原理后整体训练完全可以看成一个流程化的内容,开源方案太多了,大多基本都是按着模子在自家业务上做各种操作,就算是大厂的小部门也没那么多资源去训基模,反而更多的是像怎么把技术往业务方向靠近了,不过当前时代如果本科学历没那么好加上自己执行力不是特别强还真不建议走ai工程师这条路,可以试试其他ai的偏业务方向,不然校招不太好杀出来
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