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本文以互联网大厂Java面试为场景，采用“面试官VS水货程序员谢飞机”三轮问答剧本形式，聚焦Java核心技术（Spring Boot、微服务、云原生、测试、安全等）与业务场景（电商、AIGC、产业互联网）。附详细答案和业务技术小白学习指引，系统讲解面试要点，助力求职突破。
内容概要：包括 内网、操作系统、协议、渗透测试、安服、漏洞、注入、XSS、CSRF、SSRF、文件上传、文件下载、文件包含、XXE、逻辑漏洞、工具、SQLmap、NMAP、BP、MSF…内容概要：包括 内网、操作系统、协议、渗透测试、安服、漏洞、注入、XSS、CSRF、SSRF、文件上传、文件下载、文件包含、XXE、逻辑漏洞、工具、SQLmap、NMAP、BP、MSF…网上虽然也有很多的学习资源，
有很多小伙伴不知道学习哪些鸿蒙开发技术？不知道需要重点掌握哪些鸿蒙应用开发知识点？而且学习时频繁踩坑，最终浪费大量时间。所以有一份实用的鸿蒙（HarmonyOS NEXT）资料用来跟着学习是非常有必要的。这份鸿蒙（HarmonyOS NEXT）资料包含了鸿蒙开发必掌握的核心知识要点，内容包含了。
对于程序员来说，要学习的知识内容、技术有太多太多，要想不被环境淘汰就只有不断提升自己，从来都是我们去适应环境，而不是环境来适应我们！最后，我再重复一次，如果你想成为一个优秀的 Android 开发人员，请集中精力，对基础和重要的事情做深度研究。对于很多初中级Android工程师而言，想要提升技能，往往是自己摸索成长，不成体系的学习效果低效漫长且无助。整理的这些架构技术希望对Android开发的朋友
SMTP（Simple Mail Transfer Protocol）简单邮件传输协议，一组用于由源地址到目的地址传送邮件的规则，用来控制信件的中转方式，属于TCP／IP协议族的应用层协议，帮助每台计算机在发送或中转信件时找到下一个目的地，通过SMTP协议所指定的服务器，我们就可以把E－mail寄到收信人的服务器上。IP欺骗包括把一台计算机伪装成别人机器的IP地址的这种情况，所以IP欺骗最基本的方
多步检索增强生成(RAG)能解决大模型在复杂任务中的信息不足问题，但存在事实碎片化的痛点。最新研究提出的HGMem超图记忆机制，通过将检索到的信息组织为超图结构，自动捕捉事实间的高阶关联，使大模型能够进行更连贯、全局的推理，显著提升了多步RAG的性能，为RAG技术发展提供了新思路。
又是一年校招季，对于计算机相关专业的应届生、想入行技术领域的小白来说，今年的求职市场藏着前所未有的机遇与挑战。回顾过去几年，互联网行业增长放缓、竞争加剧，招聘名额收紧成为常态，不少应届生都经历过“一岗难求”的焦虑。但今年，市场风向悄然逆转——7月、8月以来，阿里巴巴（BABA.NYSE；09988.HK）、字节跳动、腾讯（00700.HK）、美团（03690.HK）、京东（JD.NASDAQ；
在生成式人工智能这个领域的竞争，我觉得目前最重要的是大模型，也有充满危机感的行业的领军人物讲，如果我们今年下半年仍然不能做出中国的通用大模型，因为美国还再不断地往前走，以后可能我们连汽车的尾灯都看不见，这个绝对不是危言耸听。这是在5月的一场论坛上，上海市徐汇区委常委、副区长俞林伟的喊话。彼时，他在论坛上广发英雄帖，表示大模型是真正的“国之大者”。徐汇愿意以事业合伙人的胸襟和担当，真金白银地拿出办公
压力测试（Stress Test），也称为强度测试、负载测试，属于性能测试的范畴。压力测试是模拟实际应用的软硬件环境及用户使用过程的系统负荷，长时间或超大负荷地运行被测软件系统，来测试被测系统的性能、可靠性、稳定性等。一定负载的情况下，长时间运行被测软件系统，称为稳定性测试；超大负荷地运行被测软件系统称为极限压力测试。
Jmeter 10Wqps+ 分布式压测实操
问题起因最近做项目时遇到了需要多用户之间通信的问题，涉及到了WebSocket握手请求，以及集群中WebSocket Session共享的问题。期间我经过了几天的研究，总结出了几个实现分布式WebSocket集群的办法，从zuul到spring cloud gateway的不同尝试，总结出了这篇文章，希望能帮助到某些人，并且能一起分享这方面的想法与研究。以下是我的场景描述资源：4台服务器。其中只有
自我介绍一下，小编13年北京科技大学毕业，曾经在字节跳动待过，也去过vivo、小米等大厂，18年进入华为一直到现在。小编这些年深知大多数初中级Android工程师，想要提升自己，往往是自己摸索成长，自己不成体系的自学效果低效漫长且无助。因此我收集整理了一份《2024年Android移动开发全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担，能在岗
2、执行时，Controller会把脚本发送到每台Agent上，Agent 拿到脚本后开始执行，Agent执行时不需要启动Jmeter，只需要把jmeter-server.bat文件打开，它应该是通 过命令行模式来执行的。3、添加察看结果数和聚合报告，点击运行，可以选择远程启动或者远程全部启动，如果是点击远程启动，可以选择任意一台电脑来运行，如果是点击远程全部启动就会运行控制机和所有的代理机。4、
总共64个Bit位，第一个位置不用，使用41个比特位作为时间戳（可以使用69年，单位时毫秒级别）、使用10个bit为作为机器ID(机器编号），最后使用12个比特位作为自增ID。2、因为分布式ID采用了机器编号组成，因此，就算进行分布式部署，由于机器编号不同，最后生成的ID也不同，做到了不重复。比如可以将请求负载均衡到多个数据库，数据库A自增比如只生成奇数1，3，5，数据库只生成偶数比如2，4，6。
本文介绍了多级缓存（本地缓存+分布式缓存）的协同工作机制及一致性保持方案。工作流程上，采用"本地缓存-分布式缓存-数据库"三级查询结构，优先从本地缓存获取数据。一致性保障方面，提出先更新数据库再删除缓存的策略，并配合TTL过期、主动失效通知和版本号控制等机制。文章还对比了不同策略的特点，包括一致性强度、性能影响和实现复杂度，为不同业务场景下的缓存选择提供了参考依据。最后指出在分
摘要： 本文为Java开发者的求职面试模板，适用于有微服务项目经验的候选人。内容涵盖个人介绍、职责描述（基于若依微服务框架开发汽车租赁系统，集成Netty/JT808协议、高德地图等）、技术亮点（协议解析优化、Redis/Kafka性能提升）、离职原因与发展诉求。重点突出STAR法则的项目成就（如将JT808协议解析延迟从500ms降至50ms），以及技术栈与岗位的匹配度（SpringCloud、
文章讨论了AI Agent"不听话"问题及解决方案。通过数据库被删案例，指出单体Agent因缺乏行动框架易出错。提出分层任务拆解解决方案，通过"规划师-执行者"架构分离思考与行动，并介绍用Python和强化学习构建可靠Agent的方法。最后讨论评估-优化器模式和奖励塑造等进阶技术，帮助构建真正能"思考-行动"的智能体。
提示词工程是解锁大模型能力的核心技术，通过优化输入而非修改模型参数，可显著提升输出质量。文章系统介绍了提示词的六要素框架、模板设计方法、进阶技巧，以及通用模型与推理模型的区别与应用场景。最后通过员工咨询分类、文档审阅等实战案例，展示了提示词工程的具体应用方法和效果。
英伟达开源了名为NitroGen的大模型，该模型能直接以游戏视频帧为输入，输出手柄操作信号，支持后训练，具备跨游戏泛化能力。模型融合了互联网规模视频-动作数据集、多游戏评测环境和统一视觉-动作策略模型三大要素。数据集来源于40,000小时游戏视频，覆盖1,000余款游戏。实验表明，NitroGen在多种游戏中表现出较强能力，并能有效迁移到新游戏，最高实现52%的相对提升，推动通用具身智能体研究发展
本文详解Text2SQL在Agent架构中的正确定位：Text2SQL不是Agent，而是作为Function Call工具组件，仅负责将明确问题转换为SQL并执行。Agent负责决策调用时机、参数追问和结果处理，多轮对话中Text2SQL只处理条件明确的查询。明确边界是关键：Text2SQL不负责意图判断、参数追问、直接对话和兜底处理，这些均由Agent承担。这种分层设计确保系统职责清晰、稳定可
《大模型幻觉问题的破解之道》摘要：本文系统探讨了大模型生成内容中存在的幻觉问题及其解决方案。首先将幻觉分为事实性、逻辑性和指令跟随偏差三类，分析其本质原因。随后提出三大核心解决方案：知识检索增强(RAG)、模型生成约束和后处理验证，结合金融、医疗等领域的实际案例说明实施要点与权衡考量。文章强调量化评估的重要性，并展望多模态检测、强化学习等前沿方向。最后建议求职者准备具体案例、展现系统思维，指出解决
文章揭示了大模型Agent从简单调用到复杂Workflow的工程演进过程。指出早期Agent不可预测性源于控制流缺失而非模型能力不足，强调一次Prompt不等于一次任务执行。Workflow的本质是引入执行语义，使Agent从一次性文本生成器转变为可被调度的执行实体，虽增加工程复杂度但提升了系统可预测性和可靠性。这种转变标志着Agent工程身份的根本变革，为多Agent分布式系统奠定基础。
Google最新AI Agent白皮书详细解析了生成式AI的核心机制、架构设计和实际应用，涵盖智能体分级体系、多智能体协作及提示工程技术。这份资料对AI、机器学习开发者极具参考价值，能帮助理解复杂系统架构，提升面试竞争力，尤其对科技大厂SDE和MLE岗位面试有显著帮助。
文章提供AI大模型应用开发完整学习路线，强调Post-training和AI-Agent是当前工业界最缺人且性价比高的方向。学习内容包括大模型基础认知、核心技术(RAG、Prompt、Agent)、开发能力、应用场景、项目落地及面试准备。指出大模型技术虽迭代快但核心逻辑不变，为想转行AI的开发者提供系统化学习框架和资料。
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摘要：知识图谱与大模型技术对比分析，探讨各自在系统设计中的优劣势。知识图谱具有可解释性强、规则明确等优势，但存在构建成本高、更新滞后等问题；大模型具备快速迭代、跨领域适应能力，但面临黑盒风险和算力依赖。文章提出两者融合方案：知识增强大模型和检索增强生成技术，建议根据业务场景需求选择合适技术路线。最终指出知识图谱是系统的稳定锚点，大模型则是灵活的创新浪潮，二者互补才能构建更优的技术架构。
我们是干具体活的，目光比较短，最需要的是我们看不见的那一小部分，我们要看“山外的青山，楼外的楼”。所以，我们要建立十年、百年对社会事物的假设，假设我们开始要做这些事，我们引进来的科学家做的也就是十年、二十年以后的底座，他们也不参加“杀猪”，我们只要求一部分拿着“手术刀”参加“杀猪”的战斗。在这个大算力时代，我们是5G+云+AI聚合起来，发挥云、管、端、芯的综合竞争力，我们一定要用科学的方法去拆除“
篇幅限制就无法将两份小册所有内容全部展示出来了，需要完整版的小伙伴点击下方小卡片。
BlockCanary原理图.png其中最核心的两步是在调用msg.target.dispatchMessage(msg)，进行消息的分发前记录时间T1，调用msg.target.dispatchMessage(msg)进行消息分发后记录时间T2，如果T2-T1大于设置的卡顿阈值就会打印当前方法调用堆栈以及显示其他相关提示或打印日志；blockcanary充分的利用了Loop的机制，在MainLo
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