我的2025：始于阿里，终于阿里

1、开场与自我介绍2、顺着RAG和Multi Agent方向，说说你对它们认知和迭代是怎样的？3、深挖项目4、ES、向量数据库具体怎么使用？5、如何处理问题输入不标准的情况？混合检索的权重怎么配置？6、向量检索的准召率如何保障？你使用的向量数据库之间的差异是什么？7、IVF和HNSW的差异？8、如何评测RAG系统的准确率？9、你对Transformer架构的优劣势及哲学理解是什么？关注过其他架构吗？📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

链接 multiset失效了,我不得不去学习平衡树了,但是我偶然接触到了FHQ 平衡树,发现还不错,代码简单好理解 与AVL不同,FHQ实现的是分裂与合并操作,插入撤除都很方便,而且一般不会被特殊数据给卡住 重点函数是split和merge,split将要分裂的函数按val分裂为x和y两个部分(两棵树),merge则相反,将两棵树合并起来 这样插入操作就只需要将root按val拆开,在合并x和单独的val,接着全部一起合并即可 删除操作则将root按val-1,val拆成x,y,z三部分,这样我们只需要删除y的一个节点再全部合并就好了 至于获取排名,将root按val-1拆成x,y两部分,这样...

📢 重要提醒！还没看过上篇的同学，记得先戳专栏补课哦~咱们要按顺序来才能玩转Trae！🤖AI编程的通病：过度设计这不是Trae独有的问题，所有AI编码工具都这样！就像刚学设计的新手总爱加一堆花里胡哨的效果一样，AI也容易把简单问题复杂化。💡避坑小妙招遇到这种情况，你要明确告诉AI： ✅ 不引入新框架 ✅ 不调整表结构 （除非确实需要改表结构，建议自己先想清楚要改哪些表）⚡效率暴增技巧常规的CRUD业务（增删改查）：流程都是Controller→Service→Dao→PO技术含量低还特别耗时直接用Plan模式看看改动点确认无误直接执行！这样5分钟就能搞定代码，比手动敲快10倍！好久没写过...

说实话，如果不是最近这段时间重新出来面试，我可能不会这么快把「AI 应用开发」当成一件必须要补的能力。我做过业务系统、做过中台、也踩过高并发和复杂业务的坑。这几年主要精力都在架构稳定性、业务抽象、工程能力上。直到最近一次次面试下来，我明显感受到一件事：各个企业都在想着把AI应用到自己的企业中”。经过一段时间的了解，我整理出 Java 学 AI 的大致方向，我将按照这个路子走下去。我理解的「Java 学 AI」，不是去做什么？在真正开始学之前，我先给自己定了几个边界：不去卷算法、不搞模型训练不从 Python 数学公式开始不追求“AI 专家”人设而是明确一件事：我还是一个 Java 后端，只是要...