8.28做的笔试，就是牛客上的（做的我好痛苦9.1 AI面自我介绍 几个简历相关的问两个英文问题：Why do you apply for this position? What's your aspiration in 3 years? 图形推理题、性格测试题

数据库平台开发实习生 - 技术一面（算法太烂了，建个链表建半天，面试官等不住了，居然还用了c++语法，太招笑了）面试问题速览1. 请做个自我介绍。2. 能讲一下你实习项目中，分布式锁这块你是怎么实现的吗？3. 讲一下你自学的 Raft 一致性算法。4. （追问）讲一下 Raft 的日志复制这块。5. 你的 AI 项目里，RAG 是怎么做的？向量数据库是怎么选型的？6. 讲一下 Function Calling 的概念和应用。7. 现场算法编程：删除链表的倒数第 N 个节点。（LeetCode 19）我的回答策略与分析【针对问题】分布式锁的实现原理【回答策略】：我采用了“方案演进式”的回答方法。1. 起点：从最基础的 SETNX + EXPIRE 方案讲起，这是最容易想到的起点。2. 主动暴露问题：立刻指出该方案的缺陷，即两条命令非原子性，在极端情况下会导致死锁。这能体现出你思考的严谨性。3. 方案升级：提出使用 Redis 2.6.12 之后提供的原子性命令 SET key value NX PX milliseconds 来解决上述问题。4. 再次深入：继续主动挖掘该方案的潜在问题，即“锁过期了但业务没执行完怎么办？”，引出更高级的“锁续期”概念。5. 最终方案：最后点出 Redisson 等成熟框架是如何通过“看门狗（Watchdog）”机制来自动续期，保证业务执行期间锁的有效性。【回答分析】：这个回答策略的效果非常好。它向面试官展示的不仅仅是你“知道”分布式锁，更是你“理解”它背后的设计权衡和技术演进逻辑。这种结构化的、由浅入深的讲解方式，能清晰地展现出你的技术深度和体系化的知识结构，是面试中一个巨大的加分项。【针对问题】Raft 共识算法的核心原理【回答策略】：我使用了“框架先行，细节填充”的策略来解释这个复杂的理论。1. 理论破题：先用一句话的 CAP 理论来给 Raft 定位，表明它是一个保证一致性（C）和分区容错性（P）的系统，这能快速和面试官对齐上下文。2. 结构化拆解：直接引用 Raft 论文的核心思想，即“将复杂问题拆解为三个子问题：领导者选举、日志复制、安全性”，为后续的讲解搭建清晰的框架。3. 分点阐述：逐一讲解“领导者选举”（Follower -> Candidate -> Leader 的状态转换、心跳、任期、投票过半）和“日志复制”（日志强制覆盖、复制到大多数节点才 commit）的核心机制。【回答分析】：对于复杂的理论问题，最忌讳的是一上来就陷入细节。先搭框架再填充细节，能让你的讲解非常有条理，也方便面试官跟上你的思路。能够清晰阐述自学的底层理论，是展现学习能力和技术热情的绝佳机会。【针对问题】现场算法编程（复盘与反思）【回答策略】：我的第一反应是采用最稳妥的“两次遍历”解法：第一次遍历计算链表总长度 L，从而确定要删除的是正数第 L-n+1 个节点；第二次遍历找到该节点的前一个节点，执行删除操作。【回答分析】：这个思路本身是完全正确的，能够解决问题。但在这次面试中，我最大的不足暴露在了编码的熟练度上。1. “辅助代码”耗时过长：我在“如何根据输入数组构建一个测试用的链表”这个环节卡了比较久，占用了宝贵的思考和编码时间。2. 语法细节混淆：在紧张状态下，写出了 int* 这种非 Java 语法，说明对语言细节的肌肉记忆不够牢固。3. 核心反思：这提醒我，平时刷题不能只停留在 LeetCode 网页上写核心函数。一定要在本地 IDE 里，进行从零开始的、包含数据结构定义和测试用例的“实战模拟”，才能真正提升现场编码的速度和准确率。对于“快慢指针”这种更优解法，也应当做到熟练掌握。

秋招在即，程序员的中小厂优选推荐！ 每年秋招，不少Java同学把目标放在大厂，但事实上，中小型互联网公司在技术深度、成长速度、晋升节奏和业务参与感方面也有非常多优势，特别适合想快速积累项目经验、实现从实习到转正或跳板的同学。 秋招中小厂推荐表格    公司名称 业务亮点 &技术方向 热招岗位 薪资福利 备注     快看世界（漫画内容平台） 海量内容分发系统、微服务拆分 Java开发工程师、服务端实习 150-200/天，正式月薪18k起 融资稳定，技术栈现代（Spring Cloud）   UCloud（优刻得） 自研云平台，性能调优、虚拟化 Java中间件开发、云服务后台 本科生实...

8.28更新，已挂😇😇😇算法方向自我介绍面试官：做过微调吗？讲一下SFT基本原理。我：做过简单的demo，然后稍微说了一下SFT，然后拿 LoRA 举了一下例子。面试官：SFT说完了，讲一下RL经典算法吧。唱了一下 PPO，DPO（DPO有点忘了讲得磕碜巴拉的）面试官：大模型幻觉怎么处理？我（忘了复习了）：答 prompt engineer，RAG，rethink，self-consistent。感觉他挺想问我 rethink 怎么优化的，我不知道，只能说多轮询问/换模型交叉验证。面试官：检索算法有哪些？应该是BM25+向量检索那一套的，我脑子抽了说 IVFFat 和 HNSW 。唱了一半面试官赶紧打断我，问我BM25怎么算的，公式说一下。我忘了，就说用词频和逆文档频率（还有个“字段长度归一化”想不起来了）（顺带说一句，问公式诗人？？？）。面试官：Transformer 结构讲一下。原始论文的架构唱了一会儿，他让我讲一下多头，又唱了一下多头。然后问我为什么 attention score 要除以根号d，我说稳定输出。他让我再从别的角度讲一下，一遍引导一边问我，说可以从分布角度讲。第一遍他说的是“温度”，我脑子蒙了，这怎么扯上温度了。唱了一会儿温度的作用。他赶紧打断我说分布，softmax，又引导了两句，我懵，还是不知道。他说：为了将方差恢复为1，或者说恢复原始方差。我（疯狂道歉+尬笑）面试官：大数据有了解过吗，spark，hadoop 这些。我（不是你真问啊）：不知道。面试官：sql了解过吗。我：上学的时候学过一点。问了我一个场景题，想考我 rank 的用法。我完全忘完，直接道歉三连。手撕1.两数之和。脑子抽了两次，一次是key写错了瞪眼5min。第二次是换测试用例忘了换target值，瞪眼2min。最后忙了快10min才写出来。2.很难描述，给定target序列，序列库。求最短的序列库想暴力贪心/回溯，不太行。面试官说换个思路，我说那就dp吧。他说那你dp吧，想了一下时间快到50min了，让我讲一下思路，纠结了一会儿一维还是二维（太紧张了说是，幻视编辑距离）。他反问用的到二维吗？我说一维dp就行，但还是得两层循环，稍微说了一下思路。反问业务都有哪些地方用到大模型，他稍微说了一下。他说你要是到二面了可以问一下二面的业务，他这边是做智能客服的？我内心：6。然后时间也到58min了，我说没问题了，结束。