发一下问题给大家参考，攒攒人品！1. 实习拷打2. 项目深挖3.推荐业务目前的优化目标是什么？4.多场景建模具体指什么？不同场景下用户行为有什么差异？5.这些场景是分开建模还是统一建模？特征或网络层面有没有做场景区分？6.如果特征落盘时刻上下文发生变化，是否会造成线上线下不一致？7.能描述一下从用户请求、模型训练到在线serving的完整流程吗？样本落盘机制是怎样的？8.离在线链路是分离的还是统一的？流式样本和离线样本分别如何使用？9.介绍一下RankMixer的结构原理。它与MLP、Transformer或DIN相比，核心区别和优势是什么？10.如果拓展token数量，具体如何实现？为什么token机制能实现特征的自动深度交叉？11.场景特征是直接拼接embedding，还是有独立的场景block？独立使用还是全局共享？12.如何判定模型优化效果是正向还是负向？评估方式是什么？13.所有场景样本是一起训练还是分开训练？指标是看全局还是分场景？14.超长序列建模的长度是多少？具体实现方案是什么？15.多尺度注意力指的是什么？与全序列原生attention相比有何区别？16.不同时间段的序列输出如何融合？如何平衡每个时期兴趣的权重？有没有自适应机制？

小学村里上的，班里也就十几个人。当时前五名能拿到奖状，低年级的时候一直拿不到奖状，后面每次都能拿到奖状，小升初考了班里第二。初中在县里，年级一千多人，一开始还能在前一百，初三很差的状态，都快到200名了。上了高中，如果没有网课，我感觉我只能上个学院本了，网课的时候我开始的自律找到了自信。可惜高考我觉得还是没有发挥的很好，来了本省一个双非，当时我对复读这个事情很抵触，直到我开始用双非的身份找工作，我才明白92和双非找工作的难易程度，甚至后悔当时没有去复读。如果人生可以 debug，我最想修改的那一行代码，一定是高考结束后，那个坚决拒绝复读的自己。记得出分那天，看着屏幕上不算难看但低于预期的分数，心里咯噔一下。那时候的我哪里会知道，几年后的求职路上，“双非” 两个字会变成一道无形的门槛。投大厂简历时，HR 的筛选系统可能直接把 “双非” 标签的简历过滤掉；面试时，面试官看到简历上的学校，眼神里会闪过一丝不易察觉的迟疑；和 985、211 的同学同台竞争，明明技术能力不差，却因为学历背景少了很多机会。网课那段时间的自律，至今想起来都觉得可惜 —— 每天六点起床背书，晚上刷题到十二点，靠着这份狠劲，把成绩从班级中游冲到了前列。如果当时能把这份自律多延续一年，如果能再拼一次高考，是不是现在的求职路会顺畅很多？是不是不用在春招里一次次碰壁，不用对着那些 “985/211 优先” 的岗位望洋兴叹？人生没有 debug 键，也没有回头路。现在的后悔，不是否定双非这几年的成长 —— 毕竟在这里，我也啃完了 Java、刷完了算法题、做了几个能拿出手的项目。只是偶尔会忍不住想：如果当时勇敢一点，选择复读，现在的我，会不会站在更高的起点上？可惜没有如果。能做的，只有带着这份遗憾，在求职路上更拼命一点 —— 用实力去弥补学历的差距，用项目经验去敲开那些紧闭的门。毕竟，人生的代码，终究还是要靠自己一行行写下去。

先自我介绍 拷打两个项目问了一下ArrayList和HashMap的底层原理和扩容机制问了一下还会哪些语言反问因为面试官部门是golang语言，所以几乎没有任何八股，全拷打项目，少量与项目相关的延申场景题面试官对agent项目比较感兴趣，但是我基本上都忘记了，拷打黑马点评项目基本上都答上来了更新：当天下午约二面

1.拷打项目2.concurrenthashmap,在jdk1.7和1.8的实现方式3.websocket4..分布式锁（摊牌没遇到过，答的lua脚本）5.并发编程6. ai coding相关思考反问：业务和base主要是拷打项目，40分钟后续：3.24二面