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Wilson0906
2020-11-25 15:38
门头沟学院 Java
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2020-11-25
在牛客打卡260天,今天学习:刷题 234 道
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今天 01:23
Java
RabbitMQ 消息可靠投递详解|彻底解决消息丢失(生产+面试完整版)
一、前言在实际开发中,使用消息队列最怕的问题只有一个:消息丢失。例如:下单成功消息没发出去、扣款成功消费者没消费、业务数据不一致。RabbitMQ 整个体系中,最重要、面试问得最多、生产必须落地的模块就是:消息可靠投递。本文一次性讲透:消息为什么丢、怎么防止丢、完整四层保障、代码实战、面试标准答案。二、消息丢失的4个位置(必须背)一条消息从生产者发送到最终消费,一共经历4个阶段,每个阶段都会丢消息:生产者发送阶段:网络波动、发送失败,消息没抵达MQ。交换机路由阶段:交换机没有匹配队列,消息被丢弃。MQ服务端阶段:MQ宕机重启,内存消息清空。消费者消费阶段:消费者还没处理完程序崩溃,消息直接丢失...
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昨天 13:28
江西应用工程职业学院 Python
软件技术大专生大一,求建议!
前几天在刷题,之前拿了一个蓝桥杯c语言c组的二等奖。我是2025年9月份入学的,现在是2026年5月,还是大一下学期。我最近本来是不迷茫的,可是一看牛客上的各位前辈们的经历分享,感觉十分的焦虑。我要在2028年毕业,然后去找工作,可是我感觉很难,听说大专生软件找技术非常困难。我英语还不好,数学也不好,前辈们有什么建议吗?我之前用cursor做了一个python的项目,但是全程没有动手写过一行代码,所以不算。我是2025年9月1号才拥有人生中第一台电脑的,然后开始学习编程,就是pyhton.在b站上上林莉莉的python网课,在大一军训的时候就学习完了python基础。可惜我们学校的我的这个专业...
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05-12 13:46
门头沟学院 算法工程师
靠AI作弊上岸字节的同学,被开了哈哈哈哈
xdm 早上喝奶茶差点喷出来。事情是这样的,我们班有个哥们儿,简称 L,去年秋招拿了字节sp,专业方向是后端。我们当时都震惊:这哥们儿平时课上从来不发言,期末小组作业基本是划水的那种,刷题平台 commit记录我点进去看过,绿格子稀稀拉拉。但他面试一路绿灯。一面二面三面 hr 面,全过,给的还是sp。当时班级群里恭喜他的、问他经验的、约饭的,热闹了一周。他说自己"运气好,准备充分"。我们都信了,直到三月初他入职。入职第二周开始,班里另一个进字节的同学W(在隔壁组的)开始跟我他的不对劲。一开始是写代码慢,后来写不出来,再后来是组里 mentor 让他fix 一个简单 bug 都搞了一下午没动静。最离谱的是上周。W 说他们大部门搞了个新人分享会,让新人讲一下自己负责模块的设计思路。L 上去讲了 20分钟,全程念稿子,问答环节别人随便问一个"那你这里为什么用 Redis 不用 Memcached",他直接卡 30秒说"这个我回去再确认一下"。会后他 mentor 直接找 leader 谈,leader 找 hr 谈,hr调出了他面试录像,全程对比口型和回答节奏,发现他二三面有大量时长在偷偷看屏幕外(推测开了双机位 AI 答题)。(这段是 W后来转述给我的,他自己也是听他组里同事八卦来的)昨天下班前,W 告诉我L 被辞退了,让他自己走,不走就走仲裁但会发函到学校。L 现在已经回学校了,朋友圈仅三天可见。我说真的,我不是个心眼小的人,但是我看到这个消息的时候真的有种"嗯,挺好"的感觉。去年秋招我投字节后端,简历挂。我准备了八个月,背 八股 + 刷 500 题 +项目改了三版,连面试机会都没拿到。班里这哥们儿凭着一个外挂上岸,最后还是被甩出来了。不是说作弊就一定会被发现,但是当面试拿到的 offer远远超出真实能力的时候,迟早会有这一天。试用期三个月不是给你过家家的,是真的要写代码、要在会议上回答问题、要扛需求的。我现在反而有点同情他。同情他相信"上岸就是终点"。发出来不是为了嘲笑谁,就是想说给那些正在被身边作弊上岸的同学搞得很 emo 的 uu 们听——别急,回旋镖很长,但它一定会回来。你继续刷你的题,写你的项目,背你的八股。该是你的迟早是你的,不是你的早晚还得还回去。xdm 共勉。
牛客12588360...:
我不想评论面试方式,作弊是绝对不对的,但是你八股加刷题也不过是个做题小子,他穿帮纯粹是他菜,你也没有高明到哪里去
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04-12 17:57
电子科技大学 Java
为啥找暑期实习约不到面试啊,求大佬对简历进行拷打
目前只有wxg约过一面,手撕没撕出来就挂了
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05-11 20:05
广西大学 算法工程师
阿里国际 AI应用开发 实习二面
1. 自我介绍2. 如何在工程上实现兜底机制?具体到代码层面怎么做?答案:兜底机制不能只写一句“失败后重试”,要按失败类型分层。模型层可能超时、限流、返回格式错误;检索层可能无结果、召回低相关;工具层可能参数错误、权限失败、下游服务不可用;生成层可能答案无引用或不符合 schema。不同错误要有不同兜底,不能统一重跑。工程上我一般会做三层兜底:第一层是重试,比如超时、临时网络错误可以指数退避重试;第二层是降级,比如大模型失败就切小模型,rerank 失败就用召回分数排序;第三层是安全返回,比如证据不足就拒答,工具失败就返回部分结果和失败原因。对于有副作用的工具,不能盲目重试,必须加幂等 key...
AI-Agent面试实战...
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