🔥 高频面试题汇总
本文系统解析大模型核心技术，涵盖Transformer自注意力机制、多头注意力、位置编码原理，详解LLaMA与GPT架构差异，介绍LoRA、ZeRO优化策略及FlashAttention内存优化，提供显存与训练时间估算方法，并探讨幻觉抑制、安全性评估与垂直领域落地路径，助力深入理解与实战应用。（238字）
测一测丨检索算法基础，你掌握了多少？
本题库涵盖数组、链表、二叉检索树、跳表、哈希表、位图、布隆过滤器及倒排索引等数据结构的查询效率、空间代价与应用场景，深入解析各类结构在有序/无序、平衡/非平衡状态下的时间复杂度与适用场景，对比不同索引机制的优劣，帮助理解数据存储与检索的核心原理。
领域模型图(数据架构/ER图)
数据架构核心输出为ER图，包含实体、关系与属性。通过四色原型法进行领域建模：红色MI表时标事件，绿色PPT为业务对象，黄色Role示参与角色，蓝色DESC提供描述信息。以风控系统为例，从业务流程提炼MI骨架，逐步补充PPT、Role与DESC，最终提取出ER图，明确实体间一对一、一对多或多对多关系，指导数据模型设计。（239字）
状态检索：如何快速判断一个用户是否存在？
本文探讨如何高效判断对象是否存在，对比有序数组、二叉树、哈希表等结构后，重点介绍位图与布隆过滤器。位图利用bit级存储，大幅节省空间；布隆过滤器通过多哈希函数进一步压缩数组长度，实现O(1)查询，适用于允许误判的场景，如用户注册、网页抓取去重等，是时间与空间权衡的典范方案。
🔥 高频面试题汇总
本文系统梳理了大模型核心技术，涵盖Transformer架构、训练优化、推理部署及显存估算等关键主题，并结合面试场景提供回答框架与实战计算题解析，助力深入理解与高效表达。
领域模型图(数据架构/ER图)
数据架构核心输出为ER图，包含实体、关系与属性。通过四色原型法进行领域建模：红色MI表示时标性事件，绿色PPT为参与方-地点-物品，黄色Role为角色，蓝色DESC为描述信息。以风控系统为例，先梳理业务流程，识别MI（如风险识别、告警通知），提取PPT（如规则、异常事件），补充Role（如审核员），添加DESC（如规则类型）。最终将绿色PPT转化为ER图中的实体，红色MI转化为关系，结合一对一、一对多、多对多约束，提炼出清晰的数据模型，指导数据库设计。（239字）
CNFans模式淘宝1688代购系统搭建指南
CNFans代购系统整合1688供应链与淘宝渠道，为跨境用户提供一站式代购服务。通过API对接实现商品、订单、支付数据自动化，支持多币种结算与全程物流追踪。面向小微电商、海外代购及价格敏感型消费者，提供代购、质检、仓储、物流等全流程服务，保障正品与性价比。盈利涵盖服务费、增值服务、广告与会员订阅，打造安全透明的跨境代购生态平台。（239字）
分布式环境下如何快速定位问题？
本文探讨了RPC在分布式环境下的问题定位难点及解决方案。由于服务间依赖复杂、跨团队协作成本高，传统日志排查效率低。为此，提出两种高效方法：一是通过封装详细的异常信息，包含异常类型、IP、接口名等关键字段，助力快速溯源；二是引入分布式链路跟踪，利用TraceID和SpanID还原完整调用链，实现跨服务、跨部门问题精准定位，显著提升排障效率。
