字节后端研发一面

一面 一、数据库相关1. 数据库的索引是什么？为什么使用索引？InnoDB的数据索引基于什么实现？2. B+树和B树的差异？3. B+树查询一次的时间复杂度是多少？4. 哈希数据结构的查询时间复杂度？5. MySQL为什么不使用哈希结构？6. 主键设计为什么一般用自增ID，而非身份证号等业务字段？二、进程、线程、协程相关1. 进程、线程、协程的定义？为什么需要协程？2. 两个线程修改共享变量的线程安全问题如何解决？3. 悲观锁和乐观锁的差别？三、TCP/UDP网络相关1. TCP和UDP的核心区别及应用场景？2. 滑动窗口机制的原理？3. 已发送但未收到ACK的问题如何解决？4. TCP三次握手能否改为两次，加超时重试？四、登录系统设计相关1. 支持30天免登录的数据库表设计（表数量、作用、主键、索引）？2. 前端与客户端交互中如何实现30天免登录？3. 是否了解SSO？4. 用户登录态的设计实现有哪几种？是否了解JWT？五、限流与缓存相关1. 高峰期如何避免流量打挂服务/底层存储（从限流和缓存角度）？2. 是否了解令牌桶和漏桶算法的实现、区别及适用场景？3. 缓存击穿和缓存穿透的区别及解决方法？4. 布隆过滤器的原理及误判解决/降低方法？六、Redis相关1. Redis的基本数据类型有哪些？2. set和zset的区别？3. zset的原理？七、其他技术相关1. 是否了解AI Coding（如OpenAI工具、Spectacle Coding、Web Coding）？Spectacle Coding解决了哪些问题？2. 是否接触过Go语言？

我啊，我只想早几年投资买房，现在是有点后悔多年前没买，要是买了，现在或许我都可以躺平了呢，我就有个同事，30来岁的，已经提前退休了，我现在是只有羡慕的份

AI大模型算法，一环扣一环的拷打Transformer 基础详细介绍 Transformer 架构（Encoder-Decoder 结构、位置编码、FFN 等）Decoder 的因果注意力中，Q、K、V 分别来自哪里？→ Q 来自当前 Decoder 输入（已生成的 token 序列），K 和 V 也来自同一序列（需 mask 未来信息）Attention 为什么要 scaled？不做会怎样？为什么是√dₖ？→ 点积随 dₖ增大会让 softmax 进入饱和区，导致梯度消失；除以√dₖ可使方差稳定在 1（数学推导参考 Vaswani 论文）Transformer 如何加速推理？KV Cache 是什么？训练 vs 推理的并行性差异？→ 训练时所有 token 并行计算；推理时自回归，KV Cache 可缓存历史 K/V，避免重复计算，大幅提速多模态论文深挖（以 Video-LLaMA 为例）讲解 Video-LLaMA 的整体结构→ 视频编码器（如 ViT + Temporal Aggregator）→ 投影层（对齐文本空间）→ LLaMA 语言模型论文中 CoT（Chain-of-Thought）的具体设计？→ 在 prompt 中加入推理步骤示例（如 “视频中先看到人挥手，然后狗跑过来…”），引导模型分步作答微调 & 分布式训练微调用了 LoRA，介绍其原理→ 将权重更新 ΔW 分解为低秩矩阵 A×B，冻结原模型，只训练 A、B，大幅减少可训练参数LoRA 初始化怎么做？秩（rank）设为多少？为什么选这个值？→ A ~ N (0, σ²)，B 初始化为 0；常用 rank=8 或 16，在效果和参数量间取得平衡（实验验证）知道 DeepSpeed 和 Megatron 吗？分别说说→ DeepSpeed（微软）：主打 ZeRO 显存优化；Megatron-LM（NVIDIA）：张量并行 + 流水线并行论文用 DeepSpeed，三个 Stage（ZeRO-1/2/3）分别是什么？→ Stage1：优化器状态分片；Stage2：+ 梯度分片；Stage3：+ 模型参数分片（通信换显存）二面下一篇再写吧，力竭了

自我介绍编程题 1：给定有序数组和目标值，找到目标值的左边界和右边界（无则返回 [-1,-1]），要求用二分法优化。编程题 2：给定数字位数 N 和相邻位差值 Δ，打印所有符合条件的数字（如 N=3、Δ=7 时，181 符合条件），并分析时间复杂度。如何用回溯法（DFS）优化编程题 2 的解法？HTTPS 的加密流程是什么？服务端如何将公钥安全地发送给客户端？CA 证书的校验过程是什么？编译原理中，安卓的编译过程包含哪些阶段？反问：猿辅导海豚事业部安卓岗位的业务和技术栈是什么？