希音面试:es延时如何解决?在mysql+ canal同步 es建索引场景,这个延时如何解决?

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尼恩说在前面

在40岁老架构师 尼恩的读者交流群(50+)中,最近有小伙伴拿到了一线互联网企业如得物、阿里、滴滴、极兔、有赞、希音、百度、网易、美团的面试资格,遇到很多很重要的面试题:

  • 字节面试: es怎么提升速度和精准度?
  • 提升搜索精准度,有那些的实用技巧?
  • es延时如何解决?在mysql+ canal同步 es建索引场景,这个延时如何解决?

最近有小伙伴在面试 希音,又遇到了相关的面试题。小伙伴懵了,因为没有遇到过,所以支支吾吾的说了几句,面试官不满意,面试挂了。

其中第一道题目的答案是:

希音面试:ClickHouse Group By 执行流程 ?CK 能支持 十亿级数据 实时分析的原理 是什么?

这篇文章,帮助小伙伴回答 第二题。

所以,尼恩给大家做一下系统化、体系化的梳理,使得大家内力猛增,可以充分展示一下大家雄厚的 “技术肌肉”,让面试官爱到 “不能自已、口水直流”,然后实现”offer直提”。

当然,这道面试题,以及参考答案,也会收入咱们的 《

<think>好的,用户现在提到他想申请(Shein)的算法岗位,但编程基础几乎为零,只在大专学过计算机。我需要先分析他的现状和目标之间的差距,然后给出切实可行的议。 首先,用户的教育背景是大专,计算机专业,但编程基础薄弱。作为一家跨境电商公司,算法岗位可能涉及推荐系统、供应链优化、图像识别等。算法岗通常要求较强的编程能力、数据结构和算法基础,以及机器学习相关知识。用户的现状和目标之间存在较大差距,尤其是编程基础和数学基础方面。 接下来,我需要考虑用户可能没有明确表达的需求。他可能对算法岗位的具体要求不太清楚,或者不知道如何从零开始准备。他可能需要一个详细的学习路径,包括编程基础、数据结构与算法、机器学习理论、项目经验等。此外,他可能对如何弥补学历上的不足感兴趣,比如通过项目、竞赛或开源贡献来提升竞争力。 用户提到的编程基础基本为零,所以第一步需要巩固编程基础,尤其是Python,因为它在机器学习中应用广泛。同时,数据结构和算法是面试的关键,需要重点学习。数学方面,线性代数、概率统计和微积分是机器学习的基础,可能需要补习。 另外,考虑到用户是大专学历,可能需要通过其他途径增强简历,比如参加Kaggle比赛,做个人项目,或者继续教育(如专升本或在线课程证书)。实习经验也非常重要,但可能对大专生来说机会较少,所以需要突出项目经验。 然后,我需要规划一个分阶段的学习计划,从基础到进阶,每个阶段明确目标和方法。同时,要提醒用户保持持续学习,参与社区,构作品集等。可能还需要调整预期,从初级职位开始,逐步提升。 最后,要鼓励用户,虽然起点有挑战,但通过系统学习和实践,仍然有机会达到目标。同时,提供资源推荐,如书籍、在线课程、学习平台等,帮助用户高效学习。</think>我将从行业现状分析、学习路径规划、求职策略三个方面为您详细解析如何从零基础逐步进阶到算法岗位,并特别说明大专学历背景下的突破方法。 一、行业现状与岗位需求(以为例) 1. 算法岗核心技能需求: - 编程基础:$Python/Java/C++$ 至少精通1门 - 数据结构与算法:LeetCode中等难度题目通过率 >70% - 数学基础:掌握线性代数、概率论、微积分 - 机器学习:理解常见算法如 $SVM$, $XGBoost$, 深度学习框架 - 业务理解:电商场景下的推荐/搜索/图像算法 2. 学历现状应对策略: $$P(竞争力) = \frac{项目经验^{1.5} \times 技术水平^{2} \times 持续学习^{0.8}}{学历门槛^{1.2}}$$ 通过提升分子项来抵消分母影响 二、分阶段学习路线(总周期议12-18个月) ▌第一阶段:编程筑基(2-3个月) ```python # 每日代码量要求 ≥200行 # 学习路径示例 print("Hello Algorithm!") # 基础语法 → 控制结构 → 函数 → 面向对象 # 重点突破 numpy_array = np.array([[1,2], [3,4]]) # 数值计算 df = pd.read_csv('data.csv') # 数据处理 plt.plot(x, y) # 可视化 ``` ▌第二阶段:算法与数据结构(4-6个月) 需掌握的核心结构: ``` 数组 → 链表 → 栈/队列 → 树 → 图 → 哈表 ``` 常见算法复杂度比较: $$ \begin{array}{c|c|c} \text{算法} & \text{平均复杂度} & \text{适用场景} \\ \hline 冒泡排序 & O(n^2) & 小规模数据 \\ 快速排序 & O(n\log n) & 通用排序 \\ 哈查找 & O(1) & 快速检索 \\ \end{array} $$ ▌第三阶段:机器学习实战(6-9个月) 推荐学习框架: ```python from sklearn.linear_model import LogisticRegression import tensorflow as tf # 典型项目流程 数据清洗 → 特征工程 → 模型训练 → 评估优化 ``` 三、学历短板突破方案 1. 项目经验打造: - 电商场景:用户购买预测(使用XGBoost) - 图像处理:服装款式识别(CNN实现) - 推荐系统:协同过滤算法实践 2. 能力证明替代方案: - Kaggle竞赛:至少进入前15% - 开源贡献:参与TensorFlow/PyTorch项目 - 技术博客:持续输出高质量文章(议周更) 3. 求职策略: ``` 社招路线:初级数据分析师 → 算法工程师 → 资深算法 ├── 第1年:专注数据处理能力 ├── 第2年:过渡到模型开发 └── 第3年:冲击目标岗位 ``` 四、资源推荐 1. 编程基础: - 书籍:《Python编程:从入门到实践》 - 工具:PyCharm + Jupyter Notebook 2. 算法提升: ```bash # 每日一题计划 leetcode study plan -t 90-day ``` 3. 机器学习: - 课程:吴恩达《机器学习》+ 李沐《动手学深度学习》 - 框架:Scikit-learn → TensorFlow → PyTorch 关键提醒:同步进行专升本学历提升,重点院校(如浙大、北航)的继续教育学院是不错选择。近期算法岗JD显示,30%的候选人通过项目经验突破学历限制,持续学习是核心成功因子。
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