1. 实习介绍2. HashMap底层数据结构- 链表树化的条件：当链表长度大于8且map容量超过64时，链表会进行树化。- 这样设计的原因：主要是结合内存开销和性能进行综合考虑。- 若key一直有冲突该如何处理？3. 介绍ConcurrentHashMap4. 说下CAS和synchronized锁的区别？5. Java的垃圾回收机制？6. 项目介绍- 数据存储是否为单表存储？表的数据上限是多少？能否存储一亿条数据？- 当单表超过5kw行或者容量超过2GB时，需考虑分库分表。- 订单表数据量较大时，如何选择分库分表键？是否了解分库分表？- 分库可以解决并发量大的问题，但数据库的连接数量有限，若进行分库，用户如何知晓请求该发送到哪台机器上？- 分表是将订单、物流、商品、会员等数据分别存放在独立的数据库中。7. MySQL底层数据结构？为什么采用B+树？为何不使用B树？8. 了解MySQL聚簇索引吗？有哪些方式可以避免回表操作？-  select id, name from table where name ='ls'  -- 不回表-  select * from table where name ='ls'  -- 回表9. 了解MVCC吗？它可以解决哪些问题？在不同隔离级别下，MVCC的处理方式有何差异？10. Redis在项目中的使用场景11. Redis除了实现分布式锁，还能有哪些应用？- 如何利用Redis进行限流？具体如何实现？

看了篇论文感觉挺有意思的，这个是我目前看，能够比较完整的把智能体错误进行系统整理并給出一个诊断方式的文章。并提出了一个多代理系统故障分类法(MAST - Multi-Agent System Failure Taxonomy)原文链接这个文章主要把Agent的问题分为了三类第一类：系统设计问题这类错误通常是因为系统让智能体扮演的角色没定义好，或者智能体没能遵守“人设”和规则。其中下分五个错误1.1 违背任务规范 (Disobey Task Specification)：用户说“不要用固定字典”，智能体非要用。即无视用户的核心约束。 1.2 违背角色规范 (Disobey Role Specif...

本人自幼数理不行，一直偏喜好也更擅长文科，但报志愿还是因就业所迫选了计算机。大一卷了一年绩点，现在处于保研边缘的状态，了解到读研学算法要搞很多数学遂放弃读研（已经是对数学物理方面的知识极度厌恶了）。这一年把时间花在绩点，学生会，运动和恋爱什么的，后面感觉有点后悔，认为大一虚度光阴遂开始想自己以后想干什么，于是有了毕业干后端的想法。回到重点，大二上学期学了JavaWeb，MySQL什么的，目前做完了外卖和点评，寒假应该会学一下微服务，继续刷力扣以及做一个稍微没那么烂大街的项目。看到很多牛友逃课实习让我甚是羡慕，可惜下学期课内任务还是很繁重，估计只能到暑假才能实习了。如果这样的话下学期再进一步深挖技术栈，去接触一下开源项目，然后等暑假再去投中大厂实习会不会太晚了，有点焦虑，求大佬们指点迷津。

我觉得这是一个伪命题，因为这根本就不是一个A或B的问题。互联网各个部门都喜欢搞ai,也确实有很多结合具体业务开发智能体的需求（主要是大老板喜欢），但是据我观察现实情况有个很现实的结论：现阶段大部分智能体开发，核心执行者都是后端工程师。我本人的工作也包含了部分智能体开发，所以有点发言权。究其原因，一来后端工程师最懂业务逻辑和系统底层架构，能精准捕捉业务痛点，知道哪里适合用 AI 赋能、怎么落地才贴合实际需求；二来智能体开发的核心是 “业务落地” 而非 “大模型底层研发”，技术门槛更多集中在业务拆解、工具整合与流程闭环，而非高不可攀的算法研发，后端工程师上手起来反而更有优势。ai是风口，agent...