如果查看堆内存信息？出现OOM怎么排查问题？

前段时间有点忙，入职时间有点急，然后房子的事和学校的事有点多没处理完一直没更新，现在发一下一面:3月19日二面:3月26日通知oc:4月3日offer:4月7日入职:4月8日说实话，个人觉得蛮惊喜的，泡了将近一周的池子最终是被捞上来了，本来就已经做好了挂的打算。oc的很大一部分原因就是运气，像我的简历无大厂实习，其他大厂的官网几乎都是简历挂或者初筛中，3月初到现在大厂只有字节和小红书约面，小红书这个虽然听别人说海面，可能不是那么好或者可能有坑，但是对于我来说已经很可以了。目前是已经入职了，是社区工程的一个后端组这一路走来确实不容易，加上我个人的一些特殊情况，我不能像其他人一样说逃课就逃课的去实习，因为大一大二参加了一些学院组织，跟太多老师打过交道，所以在去年的这样一个情况很难逃课去实习。从去年8月份找到的第一份实习，也是仅仅只实习了不到一个月，就被学院强烈要求返回学校，第一段实习就这样匆匆忙忙的结束。后面我退出身上所有跟学院有关的任职，也算是认清了学院，全身心的搞自己的实习，因为怕像第一次一样被学院发现而不能去实习，所以这次实习我只能选择投湖北本地的公司（方便有事赶紧回来），但是仅限湖北武汉这一块真的很难投到，为了找到实习我当时还从学校一周来回两次去武汉线下参加面试，期间遇到不少恶心的公司，一直从9月份投到快11月份，最终是找到了一个政务外包的实习工作，也就是我简历上的这个公司。当时找到实习确实是开心的，也以为是一段新的开始，但是说实话这段实习除了生活上没啥压力，对我的mt真的是一言难尽，作为一个java后端实习生，没有预先通知我原来所有人写代码都是全栈开发，也知道我没怎么写过前端在写代码上一直纠我前端代码的规范问题和一些毫无影响的小问题，每次问问题也是唉声叹气不耐烦，每天基本就是派活干活基本无交流，因为有时我可能想问一问其他部分写得比较好的业务或者代码，mt就会反问我：你问这干啥，手里的活干完了吗，就导致我不是很想问问题，遇到问题也是自己捣鼓。这段实习真得过的算煎熬的，好在有另一个实习生和其他有个同事聊得来，也前前后后实习了两个月，最后在一次事件中真忍不住了，直接辞职了。当时12月份学校要考试，下周一周有3个考试，分布在不同天，我就想请个一周假回去考试，直接说啥啥啥原因，临近项目上线最多只能批3天假，不然只能结束实习，诺大的一个项目组缺我一个实习生吗，真的给我整红了，一气之下直接辞职了。然后后面就是基本就是一直做项目背八股刷算法准备暑期实习，期间其实也遇到过一个***的学院老师，抓着我给他写项目，还说啥对你以后就业有帮助，算是服了学院这群老登。再往后面其实就是投投投，面面面，挂挂挂。其实像那种1000人以下的公司我面试邀约率和通过率还蛮高的，基本上面试的好像都过了，但是还是想试试大厂，所以前前后后也坚持了一个多月。然后就是oc小红书了，差不多入职两周了，在这里我能够体验到和上段实习不一样的，面对不会的问题，可能我会因为上段实习的阴影有时不敢去问，但是真正问了之后我会发现没那么可怕，无论是mt还是同事也愿意耐心为你解答，在这里我们也没有称哥道姐的说法，问人也都是直呼薯名，无论是否转正，还是得抓住这次机会，多学一学然后多偷偷产出，能转正的话更好，不能的话就在秋招找一个还可以的工作，也不一定非得要大厂，对于我个人来说满意就可以。各位还在找实习的双非鼠鼠们也不要焦虑，我觉得一直学一直投一定会有结果的，无论结果是好是坏，包括其实我经历了三段实习，感触也蛮多的，其实对于我们大部分人来说大厂永远不是终点，它可以是你的目标让你一直持续学习，但是也不是让你一直死磕它，包括什么方向啊，未来啊，我感觉都不需要考虑太多，你只管朝着目标做好现在就很OK了，我觉得能找到一个生活和工作平衡的工作才是真正难得的。哈哈哈，一下子写了这么多，其实本来就只想发一个oc帖子的，没想到有感就写了这么多，也希望能够激励我们各位还在找实习的同学们

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1.项目拷打2.提示词模板是怎么设计和迭代的？你怎么判断一个模板是真的更好了？3.你们的 Agent 是单 Agent 还是多 Agent？为什么这么设计？有没有考虑过另一种方案？4.Agent 任务是怎么拆分的？拆分粒度是怎么决定的？5.上下文是怎么构建的？你们怎么避免上下文过长或者信息污染？6.如果上下文窗口不够，你优先保留哪些信息？为什么？7.你们做代码理解的时候，AST、调用关系这些信息是怎么用起来的？8.单测生成里，哪些代码其实不适合生成单测？你们是怎么识别并过滤的？9.覆盖率高但测试质量很差，这种情况你见过吗？你们是怎么解决的？10.mock 在单测里什么时候是必须的？什么时候反而会带来问题？11.如果一个函数依赖数据库和RPC，你怎么让模型生成的单测还能稳定运行？12.你们怎么评估生成单测的质量？除了覆盖率，还有哪些指标？13.LLM 的输入到底是什么？模型真正看到的是什么？14.self attention 的核心作用是什么？为什么要拆成 QKV？为什么 attention 可以建模长距离关系，15.为什么需要 multi-head为什么 attention 可以看成动态加权16.同一个 token 的 Q、K、V 为什么不一样？17.attention 复杂度很高，如果上下文特别长，你会怎么优化？18.模型产生幻觉的时候，一般是什么原因？工程上有什么办法降低

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