入职美国谷歌Google搜索SRE经历
前前后后2个月时间面了Google, Meta(Facebook)和LinkedIn三家公司并且都拿到了offer,最后深思熟虑之下选择了虽然钱不是最多但更适合自己职业发展的Google。发一篇博客记录一下时间线,鉴于公司的保密要求,面试内容就不透露了。
前前后后2个月时间面了Google, Meta(Facebook)和LinkedIn三家公司并且都拿到了offer,最后深思熟虑之下选择了虽然钱不是最多但更适合自己职业发展的Google。发一篇博客记录一下时间线,鉴于公司的保密要求,面试内容就不透露了。
这篇文章通过详细的案例和代码解析,系统讲解了广度优先搜索(BFS)的原理、实现及其在实际问题中的应用场景。文章不仅介绍了 BFS 的基础知识,还延伸到复杂问题的解决思路,适合算法学习者、准备技术面试的开发者,以及对算法优化感兴趣的技术人员,提供了高效的学习参考。
美团通过生成式关键词召回和多模态向量检索技术,大幅提升了搜索广告的召回效率。本文详细介绍了生成式大模型在广告召回中的实践,特别是结合扩散模型的多模态优化,适合关注广告技术和 AI 应用的读者。
本文整理自美团技术沙龙第80期《美团内容智能分发的算法实践》,分享内容主要包括三部分。第一部分介绍了大众点评内容搜索的场景特点以及面临的挑战;第二部分介绍了为应对这些困难和挑战,技术团队在链路各环节上做的实践优化,包括内容消费和搜索满意度的优化等等;第三部分是总结和对未来的展望。
年前朋友问我,要不要试试 ThoughtWorks 澳洲线的岗位。对于这家号称“世界上面试最难”的公司,多少还是有一点畏惧,直到朋友安慰我说,它们这次有中级的岗位,还是可以试一试的,梦想还是要有的,万一实现了呢?自此,我凑齐了西安. NET圈子里的四大“天花板”公司的面试:葡萄城、活跃网络、奥博杰天、ThoughtWorks ,而对于我来说,亦有幸见识到世界上最难的面试,虽然后来事实证明,这个世界上没有太多的逆袭,可我还是想分享一下我的这次面试经历,因为它让我知道,在过去的两年里,我在哪些方面取得进步,在哪些方面存在不足。当我写下这篇博客的时候,我即将在今年夏天迎来我的29岁,果然我还是希望自己能再努力一点,因为不想让平行世界里的某个人失望。
在 Linux 命令行中,如何搜索文件?你可以使用find 命令。这是标准答案,没有问题。
通常,你键入带有搜索参数的命令,按回车键,然后它会显示搜索结果。
你可以通过模糊搜索来提升终端中的文件搜索体验。
模糊搜索是一种近似搜索算法或技术。在这种搜索中,通过名称搜索指定位置的文件,并实时显示结果给用户。
模糊搜索在网络搜索引擎中很受欢迎,用户开始输入术语后,它会开始显示与该术语相关的结果。
在本文中,我将讨论两个命令行工具,它们可以让你在 Linux 中执行模糊搜索:
1、fzf:模糊查找工具;
2、fzy:模糊选择工具。
最近, Google 账户新增了一种叫做 passkey 的登录方式。
和 密码 + U2F 的验证方式相比,passkey 实际上类似于在手机等设备上实现了一个 U2F,并使用它代替了两者的组合。对于普通用户来说这固然是比只用密码要安全的多的(因为 passkey证明了用户拥有一个登录了该 Apple ID 或 Google 账户的设备,并且知道其解锁密码,或是向设备以生物信息证明了身份),但由于完全去掉了密码,设备本身的安全性就很重要了,在 Google 的实现中 ,锁屏密码用于生成端到端加密的密钥,因此一个能够登录 Google 账户,并且获知了锁屏 PIN 的人便能恢复出 passkey。根据文章的说法,通过硬件保证了 PIN 只能尝试最多十次,但总体上,无论是 Google 还是 Apple 的实现都依赖于一直在线的手机本身的安全性,而 U2F 设备通常并不是连接在设备上的,因此我认为尽管对普通人来说passkey 已经足够好,但对于需要持续提高电击电压的人群来说,使用 密码 + U2F 会更安全一些。
美团外卖搜索工程团队在Elasticsearch的优化实践中,基于Location-Based Service(LBS)业务场景对Elasticsearch的查询性能进行优化。该优化基于Run-Length Encoding(RLE)设计了一款高效的倒排索引结构,使检索耗时(TP99)降低了84%。本文从问题分析、技术选型、优化方案等方面进行阐述,并给出最终灰度验证的结论。
粗排是工业界搜广推系统的重要模块。美团搜索排序团队在优化粗排效果的探索和实践中,基于业务实际场景,从精排联动和效果性能联合优化两方面优化粗排,提升了粗排的效果。本文介绍了美团搜索粗排的迭代路线、基于知识蒸馏和自动神经网络选择的粗排优化工作,希望为从事相关工作的同学带来一些启发或者帮助。
粗排是工业界搜广推系统的重要模块。美团搜索排序团队在优化粗排效果的探索和实践中,基于业务实际场景,从精排联动和效果性能联合优化两方面优化粗排,提升了粗排的效果。本文介绍了美团搜索粗排的迭代路线、基于知识蒸馏和自动神经网络选择的粗排优化工作,希望为从事相关工作的同学带来一些启发或者帮助。