幫你深度探尋Spring循環依賴源碼實作！移動架構師成長路線

前言

Redis

是企業級系統高并發、高可用架構中非常重要的一個環節。Redis主要解決了關系型資料庫并發量低的問題，有助于緩解關系型資料庫在高并發場景下的壓力，提高系統的吞吐量（具體Redis是如何提高系統的性能、吞吐量，後面會專門講）。

而我們在Redis的實際使用過程中，難免會遇到緩存與資料庫雙寫時資料不一緻的問題，這也是我們必須要考慮的問題。如果還有同學不了解這個問題，可以搬小闆凳來聽聽啦。

大資料、算法項目在任何大廠無論是面試還是工作運用都是非常廣泛的，我們精選了50個百度、騰訊、阿裡等大廠的大資料、算法落地經驗甩給大家，千萬不要做收藏黨哦，空閑時間記得随時看看！

如果你沒有大廠項目經驗，對大廠算法、大資料的項目運用不了解建議你看看！

算法

大資料

基于知識圖譜的語義了解技術及應用-百度

知識圖譜在人工智能應用中的重要價值日益突顯。百度建構了超大規模的通用知識圖譜，并在搜尋、 推薦、智能互動等多項産品中廣泛應用。同時,随着文本、語音、視覺等智能技術的不斷深入,知識圖譜在複雜知識表示、多模語義了解技術與應用等方面都面臨新的挑戰與機遇。本文将介紹百度基于知識圖譜，從文本到多模态内容的了解技術及應用的最新進展。

騰訊資訊流内容了解技術實踐

目前資訊流推薦中使用的内容了解技術,主要有兩部分構成：

1.門戶時代和搜尋時代遺留的技術積累:分類、關鍵詞以及知識圖譜相關技術;

2.深度學習帶來的技術福利: embedding.但是分類對于興趣點刻畫太粗，實體又容易引起推薦多樣性問題,而embedding技術又面臨難以解釋的問題。

這次主要介紹在資訊流推薦中,騰訊是如何做内容了解克服上述問題的。

主要包括：項目背景、興趣圖譜、内容了解、線上效果。

阿裡媽媽：電商預估模型的發展與挑戰

内容提綱：

1. 1.電商資料個性化預估的特性
2. 2.阿裡媽媽模型疊代路徑
3. 3.Where to Go

優酷DSP廣告投放系統架構實踐

随着RTB網絡線上展現廣告交易模式的興起，各大公司都紛紛搭建自己的DSP ( Demand-Side Platform)廣告投放系統進行獲客。優酷在近幾年也搭建DSP系統，并且在持續疊代。在這一過程中 ，經曆哪些技術探索?趟過哪些坑？有怎樣的技術方案沉澱?下面我将從技術視角分享出來，希望對大家有啟發。

京東電商推薦系統實踐

京東電商推薦系統實踐方面的經驗

• 1.排序子產品
• 2.實時更新
• 3.召回和首輪排序
• 4.實驗平台

從算法到應用：滴滴端到端語音AI技術實踐

随着AI科技的發展,智能語音互動技術正在被國内外巨頭公司逐漸落地和規模化應用。滴滴出行作為移動出行領域的一家領先的移動網際網路企業，也正積極布局和利用智能語音互動相關技術，如語音識别、語音對話了解、語音合成等,以便更好的為司機和乘客提供高品質服務，具體地，包含有司機智能助手和滴滴智能客服系統等應用産品。

美團對話了解技術及實踐

智能客服是一種使用自然語言與使用者互動的人工智能系統，通過分析使用者意圖,以人性化的方式與使用者溝通，向使用者提供客戶服務。

本議題首先介紹美團智能客服的對話互動架構，然後就我們在其中意圖挖掘、意圖了解、情緒識别、對話管理等核心子產品中用到的機器學習算法進行詳細的介紹。

網易新聞推薦：深度學習排序系統及模型

攜程金融大資料風控算法實踐

微網誌基于Flink 的機器學習實踐

微網誌作為國内比較主流的社交媒體平台，目前擁有2.22億日活使用者和5.16億月活使用者。如何為使用者實時推薦優質内容,背後離不開微網誌的大規模機器學習平台。

YARN在位元組跳動的優化與實踐

阿裡巴巴雙十一千萬級實時監控系統技術揭秘

從底層的機器監控到直面使用者的應用，都離不開時序性的業務場景，而時序性的資料一般都由專業的時序資料庫來存儲分析，下面主要介紹TSDB覆寫的業務場景以及面臨的挑戰

螞蟻資料分析平台的演進及資料分析方法的應用

主要分享資料分析平台的平台演進以及我們在上面沉澱的一些資料分析方法是如何應用的。

最後

俗話說，好學者臨池學書，不過網絡時代，對于大多數的我們來說，我倒是覺得學習意識的覺醒很重要，這是開始學習的轉折點，比如看到對自己方向發展有用的資訊，先收藏一波是一波，比如如果你覺得我這篇文章ok，先點贊收藏一波。這樣，等真的沉下心來學習，不至于被找資料分散了心神。慢慢來，先從點贊收藏做起，加油吧！

好啦，由于文章篇幅限制，面試題答案詳解我就不在這裡展示出來了，如果你需要這份完整版的面試題答案詳解資料點選這裡免費領取

另外，給大家安排了一波學習面試資料：

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以上就是本文的全部内容，希望對大家的面試有所幫助，祝大家早日升職加薪迎娶白富美走上人生巅峰！