在求职过程中，掌握Redis技术知识已成为必备技能。美团面试中，Redis相关内容频繁被问及，而这次我差点在美团三面中卡壳。面试官连续提出了几个关于Redis的问题，让我陷入了困境。 Redis了解吗？请详细描述一下如何使用Redis实现分布式锁？ Redis常用数据结构及底层数据结构的实现方式是什么？如何解决Redis的并发竞争Key问题？如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性？这些问题不太记得了…为此，我在面试后专门为Redis做了一次面试问题总结。 大数据和算法项目在大厂的应用非常广泛，无论是面试还是工作，我们精选了50个来自百度、腾讯、阿里等大厂的大数据、算法落地经验分享给大家。建议大家不要只做收藏党的一员，空闲时间记得随时查看！如果你没有大厂项目经验，对大厂算法、大数据的项目运用不了解，建议你看看这些资料！ 算法 大数据 基于知识图谱的语义理解技术及应用-百度 知识图谱在人工智能应用中的价值日益凸显。百度构建了超大规模的通用知识图谱，并在搜索、推荐、智能交互等多项产品中广泛应用。同时,随着文本、语音、视觉等智能技术的不断深入,知识图谱在复杂知识表示、多模态语义理解技术与应用等方面都面临新的挑战与机遇。本文将介绍百度基于知识图谱，从文本到多模态内容的理解技术及应用的最新进展。 腾讯信息流内容理解技术实践 目前信息流推荐中使用的内容理解技术,主要有两部分构成： 1.门户时代和搜索时代遗留的技术积累:分类、关键词以及知识图谱相关技术; 2.深度学习带来的技术福利: embedding.但是分类对于兴趣点刻画太粗，实体又容易引起推荐多样性问题,而embedding技术又面临难以解释的问题。 这次主要介绍在信息流推荐中,腾讯是如何做内容理解克服上述问题的。 主要包括：项目背景、兴趣图谱、内容理解、线上效果。 阿里妈妈：电商预估模型的发展与挑战 内容提纲： 1.电商数据个性化预估的特性 2.阿里妈妈模型迭代路径 3.Where to Go 优酷DSP广告投放系统架构实践 随着RTB网络在线展现广告交易模式的兴起，各大公司纷纷搭建自己的DSP ( Demand-Side Platform)广告投放系统进行获客。优酷在近几年也搭建DSP系统，并且在持续迭代。在这一过程中 ，经历哪些技术探索?趟过哪些坑？有怎样的技术方案沉淀?下面我将从技术视角分享出来，希望对大家有启发。 京东电商推荐系统实践 随着科技的飞速发展，智能语音交互技术在国内外巨头公司中正逐步得到应用和规模化发展。作为移动出行领域的领军企业，滴滴出行积极布局并利用该技术，如语音识别、对话理解、语音合成等，以提供更高质量的服务。具体产品包括司机智能助手和滴滴智能客服系统等。 美团对话理解技术及实践 智能客服是一种通过自然语言与用户交互的人工智能系统，它能够分析用户意图，并以人性化方式与用户沟通，向用户提供优质服务。本文将介绍美团智能客服的对话交互框架及其核心模块，包括意图挖掘、意图理解、情绪识别、对话管理等，并详细介绍在这些核心模块中使用的机器学习算法。 网易新闻推荐：深度学习排序系统及模型 携程金融大数据风控算法实践 微博基于Flink的机器学习实践 微博作为国内主流社交媒体平台，拥有2.22亿日活用户和5.16亿月活用户。为了为用户实时推荐优质内容，背后依赖于微博的大规模机器学习平台。本文将介绍YARN在字节跳动的优化与实践以及阿里巴巴双十一千万级实时监控系统技术揭秘。 蚂蚁数据分析平台的演进及数据分析方法的应用 主要分享数据分析平台的平台演进以及我们在上面沉淀的一些数据分析方法是如何应用的。 总结 谈到面试，其实说白了就是刷题刷题刷题，天天作死的刷。。。。。为了准备这个“金三银四”的春招，狂刷一个月的题，狂补超多的漏洞知识，像这次美团面试问的算法、数据库、Redis、设计模式等这些题目都是我刷到过的并且我也将自己刷的题全部整理成了PDF或者Word文档（含详细答案解析），有需要的朋友可以戳这里即可免费领取66个Java面试知识点架构专题（MySQL，Java，Redis，线程，并发，设计模式，Nginx，Linux，框架，微服务等）+大厂面试题详解（百度，阿里，腾讯，华为，迅雷，网易，中兴，北京中软等）算法刷题（PDF）。 重构内容： 专题（MySQL，Java，Redis，线程，并发，设计模式，Nginx，Linux，框架，微服务等）+大厂面试题详解（百度，阿里，腾讯，华为，迅雷，网易，中兴，北京中软等）** [外链图片转存中…(img-JAUn3JkZ-1620375067587)] 算法刷题（PDF）