开的终于不是白菜价了4.28滴滴cto介绍实习，如何评测大模型分布式锁其他实现方式redis去重统计人数用什么，如果是海量呢，id比位图长怎么办concurrenthashmap核心机制，读加锁吗，volatile修饰了什么，synchronized加在哪里，一进程中有一千个concurrenthashmap并发更新为什么会gc频繁，如何解决volatile synchronized reentrantlock异同，volatile保证的是什么有序性手撕reentrantlock实现阻塞队列线程池参数，有哪些拒绝策略实习项目用的什么gc用aop做什么了4.28滴滴cto介绍实习，es里存的什么，知识管理会有大模型自动归纳哪些知识要发布吗用ai coding吗，哪个觉得最好用，harness1.8升级，为什么废弃分段锁JVM内存管理线程池核心参数，提交任务流程threadlocalepoll手撕数组分段求最大加权得分4.28滴滴cto垃圾回收，g1，fullgc影响读写锁，哪些源码用到了kafka工作原理，消息有序三次握手四次挥手rag切分大小影响知识从发布到向量库整体链路你知道吗，向量库用的什么，es能存向量你知道吗举一个意图例子手撕lru

毕业即失业

今天直接上硬菜。面试官只要问Embedding，跑不出这三个方向：维度怎么定、距离怎么算、降维怎么画图。咱们不讲虚的，直接给答案、给理由、给操作。第一击：维度——不是越大越好，也不是越小越香面试常问： 你们Embedding维度设多少？为什么？直接回答： 一般在64到512之间。推荐从128开始试。为什么不是越大越好？维度太高 → 向量稀疏，每个位置都“有点意思但又不确定”，模型容易记住噪音而不是规律（过拟合）。计算慢、存储大，线上推理成本翻倍。为什么不是越小越好？维度太低 → 信息挤在一起，就像把一张高清图压成马赛克，物品/用户之间的差异表达不出来。实践口诀：数据量小就偏小（64~128），...