搜广推+大模型应用还是后端开发

给我面没招了，感觉自己好菜、面试很难，还是要多多练习1.谈谈你对事件循环机制的理解，特别是微任务和宏任务的执行顺序。2.介绍一下SSE(Server-SentEvents)和WebSocket的区别，为什么AI对话场景多用SSE?3.如何使用CSS实现一个类似AI正在输入的光标闪烁效果?4.手写一个并发请求控制函数，限制同时进行的请求数量。5.谈谈Promise.all和Promise.allSettled的区别及适用场景。6.什么是Token?在前端处理AI输出时为什么要关注Token长度?

文章内容收录到个人网站，方便阅读：http://hardyfish.top/Kafka 的写入路径是先写 Leader，再由 Leader 复制到 Followers。对生产者而言是否等 Followers取决于 acks（确认级别）。不存在生产者直接同时写 Leader 和 Follower的机制，复制由 Leader 侧串起完成。写入链路：Leader 串行落盘，Followers 异步拉取复制一次写入在分区（partition）维度上发生：生产者把记录发给该分区的 Leader 副本（leader replica）。Leader 将记录追加到本地日志（log）并更新高水位相关状态。各 F...

大模型浪潮下，不少26届同学想进军算法岗，却对岗位门槛、工作内容存在信息差。结合大半年实习经验，为大家揭秘真实行业情况，助力暑期与秋招规划。1️⃣大模型核心岗位划分大模型岗位主要分为两大方向：1. 大模型基座：涵盖数据、预训练、微调、对齐、训练/推理架构等工作。2. 大模型应用：包括数据、续训练、微调、对齐、推理部署、Agent、RAG等落地相关研发。2️⃣大模型岗位真实门槛很多人误以为无论文就无缘大模型，实际并非如此，实习与垂直经历比单纯论文更关键。1.基座岗位：学历要求高，基本为本硕双985，或国科大、北邮等强校，部分组要求博士；论文为硬性条件，至少1篇顶会起步，且方向需高度匹配；实习建议两段以上，优先阿里通义、字节豆包、百度文心、DeepSeek等头部机构。2.应用岗位：学历以本硕211及以上为主，是硕士主力赛道；论文非必需，仅为加分项，冲刺高薪计划可补充；更看重实习垂直性，无论文但项目对口，同样能拿到高薪offer。整体而言，求职时经历垂直匹配 > 含金量高低，弱相关经历加分十分有限。3️⃣大厂大模型工程师在做什么 大厂大模型工作并非大众想象中整日训模型、写代码，大量时间用于数据处理、评测与沟通。基座组多做小幅度结构优化与实验；应用组99%工作基于开源模型做续训、微调，搭建RAG、Agent系统，核心是调参、优化数据配比、制定自动化评估方案，最终目标是业务落地，能提升线上指标的方案才是有效方案。 想入局大模型，不必被论文门槛吓退，找准方向、深耕垂直项目，才是突围关键。如果找不到学习方向，需要辅导请私信联系。

大家好，今天给大家分享为什么企业更青睐高学历员工。下面汇总不同的观点：网友1：学历至少证明了他学习能力强，上手快。网友2：pua罢了，真这么信985的信用背书，为什么不看985的gpa，除了国企没人会因为你gpa90以上给你发offer。网友3：这么说吧，研究生三年耗尽了所有心气，上班之后稳得住，大专和普本的学生很不稳，性格过于急躁。网友4：学历撑起的是个人的门面。网友5：高学历人群中能力强的比例远远高于低学历人群。反正人才够多，HR当然会选择在一堆金子中剔除沙，而不是在一堆沙中挑出金子。考虑时间成本和筛选效率。网友6：学历高的往往有高于普通人的毅力，就跟我们看简历一样，你有个什么证书就是比没...