字节 AI 应用岗：一次挂掉之后的「补洞笔记」 简历里是 法律咨询 RAG + 三工具 Agent demo（搜索、计算器、文档查询）。去之前我以为主战场是八股，结果整场几乎没碰 Transformer，全在问 效果凭什么信、数据怎么切、Agent 错了谁兜底、你对公司产品在用什么颗粒度思考。 下面这篇不按面试时间表写——那张表别人已经写烂了。我按 「如果重来，我会怎么准备」 的顺序，把当时没接住的题，补成一份可以对着改的参考答案；只在章节末尾用一两句带一下「当时卡在哪」，避免整篇读起来像流水账复盘。 0. 这类岗实际在筛什么（先立坐标系） 应用向 AI 岗（偏 Agent / RAG / 产...

这种是面评脏了吗 被冻结了吗😭 该怎么自救呀

简历我叫ai压缩成了一页,如图所示j

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...