大厂Java面试实战：Spring Boot/Cloud、Redis/Kafka、JVM调优与Spring AI RAG（内容社区UGC+AIGC客服场景）

以“内容社区+UGC+AIGC智能客服”为业务背景，模拟大厂Java面试：严肃面试官循序渐进提问Spring Boot/Cloud、JVM、Redis、Kafka、数据库、观测、CI/CD与Spring AI/RAG/Agent等，小Y简单题会答复杂题含糊。文末给出每题详细答案与落地方案，便于小白系统学习。

多端口 AI 扩展・稳连工业场景@ACP#IX7024 × AI Halo 构建高可靠 PCIe 扩展生态

【图像修复】基于HyperCSI和ADMM实现高精度的高光谱图像修复附matlab代码

高光谱解混（HU）作为关键的信号处理流程，旨在从观测到的高光谱场景中识别潜在物质（即端元）及其相应比例（即丰度）。20 世纪 90 年代初 Craig 提出的一种著名的盲解混准则，将数据云最小体积包围单纯形的顶点视为良好的端元估计。实践和理论都表明，即使在没有纯像素的情况下，该准则依然有效。然而，这类算法在数值优化中可能面临繁重的单纯形体积计算等问题。本文在不涉及任何单纯形体积计算的前提下，利用凸