26届找不到实习

求拷打，简历优化，想面试大厂数据分析师岗位

大纲1.服务器的请求处理链(1)Leader服务器的请求处理链一.PrepRequestProcessor请求预处理器二.ProposalRequestProcessor事务投票处理器三.SyncRequestProcessor事务日志处理器四.AckRequestProcessor投票反馈处理器五.CommitProcessor事务提交处理器六.ToBeAppliedRequestProcessor处理器七.FinalRequestProcessor处理器(2)Follower服务器的请求处理链一.FollowerRequestProcessor请求转发处理器二.SendAckRequest...

纯问八股，和别人差不多。1. 谈谈Spring的IoC理解？2. Bean的生命周期？3. Spring用到了哪些设计模式？4，你用过哪些设计模式6. Spring事务的失效场景？7. 谈谈Spring的AOP？8. 谈谈线程池？9.使用线程池遇到的问题9. Redis的Zset的底层结构？13. volatile的作用？14. final关键字？17. 谈谈MVCC？18. 讲讲SQL优化？19. SpringCloud有哪些组件？20. CAP原则是什么？21. MQ的作用是什么？22. 引入MQ会有什么问题？24. 反问三件套

一、LLM 与传统推荐系统的区别推荐系统的核心目标是为用户提供个性化的内容或产品推荐。传统推荐系统和 LLM 推荐系统在方法和实现上存在显著区别，主要体现在以下几个方面：对比项传统推荐系统LLM 推荐系统推荐方式基于规则、协同过滤、矩阵分解等方法通过自然语言理解和生成能力进行智能化推荐数据处理主要依赖结构化数据（用户行为、商品特征）能够处理文本、图片等多模态数据泛化能力依赖手工特征设计，泛化能力有限理解上下文语义，适应更多场景可解释性规则明确，易于解释生成式推荐可能解释性较弱，但能提供个性化解读个性化能力基于历史行为数据，存在冷启动问题（在系统中没有足够的行为数据，导致难以捕捉其兴趣偏好）通过...