春招想找AI应用开发的工作，本来是做Java的，跪求大佬们的指点😭

学校研究方向、论文、性能优化这个项目是自己练习做的，没有实际在实际场景中应用的是吧？在性能方面做了哪些优化，具体提升了多少？Rag 和 ReAct 怎么用的这个知识库包含的数据量级大概是多少？如何将这些文档拆分成块并构建知识库？区分后的案例是否会从知识库中移除？在使用知识库时，如何平衡原理和案例信息的比重？向量数据库是如何高效检索到用户想要的结果的？哈希表的底层实现大致是什么样的？哈希表的初始容量如何设置？怎么调整哈希表在什么情况下会发生频繁冲突？如何优化哈希表以避免频繁冲突？在扩容时，如何决定扩容多少？在内存分配上，栈和堆哪个分配更快？栈上分配更快的原因是什么？在处理大规模数据集（几十亿至上百亿）时，如何高效地找出其中最大的 N 个数？（单调队列，面试官引导下说了说思路对于 OOM 内存溢出问题，排查 and 解决的步骤是什么？

我现在没什么东西写😭😭，硬拼凑上去显得挺多余的，

求大佬给出简历优化建议，感激不尽，想先找个日常实习，年后开始投，一直没有面试