题解 | 链表相加(二)

🙌面试感想：这次面试比较简单1.get post区别2.http https区别3.TCP UDP区别4.mysql b+树5.mysql事务6.线程进程协程区别7.go channel select定义8.gc垃圾回收9.restful api规则10.用户量突增如何处理11.redis三剑客12.gin框架13.session cookie区别

之前一直在牛客刷大家帖子，看到了很多人吹捧大厂多好多好。但是说个会被喷的事实：双非本，秋招拿了5个offer，比我那个在某大厂实习的室友还多一个。他在大厂做了三个月，负责链路中的一个中间模块。听起来很厉害对吧？但面试的时候面试官追问这个特征是怎么选的召回策略谁定的，他只能说这部分是算法团队负责的。我在旁边听得都替他尴尬。我呢？在一家不过百人的小公司做了个后台管理系统，全流程就我一个人。你问我任何一行代码为什么这么写，我都能给你掰碎了讲，因为踩过的坑我全记得——凌晨两点调CORS跨域问题的那种刻骨铭心你懂吗。说到底面试官要的不是你title多好看，是你到底有没有真正做过这件事。大厂名字能帮你过简历关，但到了面试那一步，你做的东西是不是你的，一问就知道了。后来我室友也想明白了，他说我那三个月最大的收获就是知道了食堂哪个窗口最好吃。我不知道他是在自嘲还是在认真的。

真没招了，三月才开始准备八股和算法因为没想到不仅大厂笔试过不了小厂也根本鸟我，笔试都不愿意发一个，心里心存侥幸说即使没实习好好磨炼技术再做一两个rag、agent项目去秋招，但是我现在投暑期实习就感受到秋招的寒气了，完全不觉得是金三银四而是铜三铁四😭😭😭，怎么办完全没招了，最近焦虑到学都学不进去每天都在投简历

面试轮次：三面岗位：AI平台研发/机器学习平台工程师难度：⭐⭐⭐⭐⭐📝面试题“为大规模分布式模型训练（如千卡级别训练ERNIE 4.0）设计一个高性能、可扩展的数据预处理与采样服务。要求：1️⃣ 能从海量（PB级）原始日志/文本中，实时清洗、去重、标准化，生成训练样本；2️⃣ 支持复杂的采样策略（如按热度负采样、难例挖掘）；3️⃣ 服务需以高吞吐（>10W样本/秒/节点）向训练集群供给数据，并保证全局采样分布的一致性。给出架构设计、核心数据处理流水线，并解决数据倾斜与背压问题。”💡解析：AI工业化生产的“数据引擎”💻 这道题直击AI工业化生产的核心——数据流水线。它要求构建一个从原...