同花顺哪些部门值得去？

0. 前言 此岗位业务是面向东南亚的现金贷业务，负责贷款的申请、发放等工作，使用Go语言。 1. 一面 耗时约40分钟。 (1)自我介绍。 (2)笔试题：二叉树的最大深度，自己写二叉树定义和相关的方法，做测试。 (3)介绍一下分布式事务，除了Seata的AT模式，还了解哪些模式？ (4)做过数据对账吗？ (5)项目中有什么数据兜底措施吗？Redis中的key丢失了怎么办？ (6)如果一个Redis实例中的数据满了，我想进一步提高其并发能力，有什么方法？什么样的数据需要缓存在本地？ (7)介绍一下项目中布隆过滤器的使用及其解决的缓存穿透的问题。 (8)反问环节。 2. 二面 耗时约56分钟。 (...

虾皮Java后端，实习和项目都没问，全是八股。大概面试少于15分钟，手撕少于15分钟，面试时间45分钟，结果不到30分钟，太菜了草草结束。面试环节：1.自我介绍2.我看你说主Java，那你用的什么版本3.8和21相比多了哪些功能4.MySQL如何优化慢查询5.说一下索引是什么6.一条给表插入字段的sql，从执行到写入磁盘，具体过程是怎么样的7.hashmap数据结构8.为什么要从链表转换成红黑树，不直接用红黑树。9.tcp三次握手，四次挥手10.如果你的服务器IP是x.x.x.x，从我的服务器ping这个ip，整个过程是什么11.进程和线程区别12.操作系统操作的最小的单位是进程还是线程13.大模型ai是怎么工作的14.ai怎么去学习，怎么输出结果，整个过程15.网上资料有对有错，ai如何辨别什么信息是正确的16.你最近学了什么新技术手撕环节：给一个升序的链表，你返回去掉重复元素后的链表例如：输入：[2，2，2，3，3，4，5，5，6]输出：[4，6]反问环节：入职后，进什么部门多久出面试结果

你是否想打造一个靠谱的知识客服，或是搭建能精准回答问题的知识库？这就绕不开一项核心技术——RAG（Retrieval Augmented Generation），中文译为“检索增强生成”。听起来高大上的技术，核心逻辑其实很简单：先从资料库里检索相关内容，再基于这些内容生成答案，即“先检索、再生成”，这也是其名称的由来。作为目前最常用的AI问答方案之一，RAG已广泛应用于企业知识助手、智能客服等场景。本文将从应用场景、核心原理、流程拆解、专业名词解析等方面，带你全面掌握RAG技术，搞懂高质量智能问答系统的构建逻辑。前言我认为AI的基础知识是现在求职和实际工作所必须掌握的，不管是算法还是后端前端岗...

22K*15后端，是不是大白菜啊！