1️⃣切分策略（ chunk size / overlap ）怎么定的？拍脑袋还是实验出来的？2️⃣向量召回和关键词召回冲突时如何融合？3️⃣重排模型为什么这么选？延迟预算是多少？4️⃣你说线上提升2.1%，实验分桶方案是什么？5️⃣显著性怎么验证？样本量怎么算？6️⃣给一个你最失败的 bad case ，最后怎么定位的？7️⃣如果今天线上再次复现，你第一步看哪个监控？8️⃣SFT 数据如何清洗，怎么避免模板味太重？12) DPO 比 SFT 多解决了什么真实问题？9️⃣LoRA rank 为什么这么选？有没有做过 ablation ?1️⃣0️⃣QLoRA 稳定性问题你遇到过吗？如何兜底？1️⃣1️⃣手撕：括号生成，要求讲清楚剪枝逻辑。📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

1️⃣切分策略（ chunk size / overlap ）怎么定的？拍脑袋还是实验出来的？2️⃣向量召回和关键词召回冲突时如何融合？3️⃣重排模型为什么这么选？延迟预算是多少？4️⃣你说线上提升2.1%，实验分桶方案是什么？5️⃣显著性怎么验证？样本量怎么算？6️⃣给一个你最失败的 bad case ，最后怎么定位的？7️⃣如果今天线上再次复现，你第一步看哪个监控？8️⃣SFT 数据如何清洗，怎么避免模板味太重？12) DPO 比 SFT 多解决了什么真实问题？9️⃣LoRA rank 为什么这么选？有没有做过 ablation ?1️⃣0️⃣QLoRA 稳定性问题你遇到过吗？如何兜底？1️⃣1️⃣手撕：括号生成，要求讲清楚剪枝逻辑。📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

声明，该项目只适合中小公司，适用岗位为初级爬虫/数据采集/电商流程自动化/RPA。结合我过往面试中遇到的问题总结主要平台：淘宝、京东的数据爬取技术栈：request、redis、Selenium/playwright、Pandas可视化：PBI/飞书表格面试中可能遇到的问题1，面试时项目介绍主要采集两个平台的商品基础信息(商品名称、规格、价格书、商家、用户评论)，用Selenium去提取Cookie值保持登录，然后用request请求页面数据，将爬取到的数存入Excel/Mysql中然后用Pandas清洗数据,数据量介绍在8000-12000之间都行，也可不介绍2，selenium和panda...

发一下问题给大家参考，攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流对照简历进行项目拷打1. 两个有序数组找中位数，Leetcode.42. 写cuda：gemm，讲优化方法，讲评估指标3. 手撕MLA

攒人品中～ 1.介绍一下Transformer的架构，和传统RNN循环神经网络相比有何优势2.Transformer中参数都分布在哪里，参数量最大的是哪部分?计算量最大的是哪部分，为什么?3.了解GPU的cudacore、Tensorcore吗，你常用的GPU有哪些，他们的显存和显存带宽有多大?4.讲讲大模型的量化，讲量化算子5.详细讲pd分离6. 详细讲paged atten7.LC25题:K个一组翻转链表8.写cuda算子:前缀和。实现一个base的，讲优化方法9.写cuda算子gemm:实现一个base的，讲优化方法

被狠狠拷打了，发点面经攒攒人品1.什么是cudagraph。为什么cudagraph会用到更多的显存。推理的什么阶段更适合cudagrapho2.讲跨block的内部通信，warp原语。举一些warp原语的例子，讲讲都是什么。3.讲一下对nv芯片的ptx机器模型的认识。4.讲讲对cuda代码编译流程的认识。5.讲讲MLIR，以及为什么要设计MLIR出来6.手撕:归并排序

感觉有点像kpi面1、linux文件系统层级3、文件系统如何通过io像块设备层写数据4、了解哪几个文件系统5、riscv、arm、X86架构6、大小端、如何判断大小端7、用过哪些linux系统8、如何操作nada flash9、ubuntu用什么装包10、代码管理git，怎么完成一次提交、远端提交、合并代码11、如何实现内存拷贝代码（memcopy），有重叠内存怎么办12、优化memcopy速度13、总线协议14、实习时间15、用过什么ai、对ai对嵌入式影响的看法反问：进去做什么业务该如何学习提升

哈啰后端一面 2026-2-26 1你对 HashMap 底层有了解，介绍一下 2什么情况下红黑树会退化为链表？为什么大于 8 变红黑树，小于 6 变链表？ 3说一下 ConcurrentHashMap 和 HashMap 的区别 4为什么 1.7 用 ReentrantLock，1.8 用 synchronized？ 5讲一下 synchronized 原理，锁升级原理 6锁只能升级，可以降级吗？ 7说一下 synchronized 和 ReentrantLock 的区别 8讲一讲线程池核心参数和内存泄漏问题 9实际项目中用到过线程池吗？规划线程池了吗？ 10讲讲 CAS 原理和 ABA 问...

一面2.12一面是产品leader面的，整体来说偏业务面试官叫我共享屏幕演示Agent平台1 你的这个Agent平台做了什么？2 Agent平台的盈利模式是什么？3 平台的用户画像？4 做这个项目的核心目标是什么？5 实习中的规则引擎解决了什么问题？6 场景题：给出一个关于广告创意平台的场景，如何设计Agent赋能7 了解过哪些Agent框架主要是说了python的一些框架8 整体职业规划二面(技术面)2.271 个人信息：- 请做一个自我介绍。- 在你的项目里，挑一个技术难度大或有成就感的点介绍一下。- 你的技术栈主要是Java，对其他语言有接触吗？- 你平时工作中用过哪些AI编程工具？- 对Python掌握如何？相比Java有什么优势或劣势？- 如果要做Go开发，你介意转语言吗？- 对Go有哪些了解？说了一下协程和虚拟线程，提了一下Go用于云原生比较多2 实习：- 多版本快照模型和乐观锁解决并发更新问题，你们是怎么处理的？- 回滚时如何保证线上实例不受影响？- RTE从150ms降到25ms，你们如何定义和拆分核心链路和非核心链路？- 非核心链路执行失败，如何保证核心链路的数据一致性？- 应用程序关闭优化，进程关闭耗时325秒，你们是如何监控的？- 业务池未响应，具体原因是什么？- 关闭长任务时的数据一致性如何保证？- 使用本地消息表如何在重启后恢复数据？3 Agent项目- MCP网关实现协议转换，你们的MCP协议解决了什么问题？- 大模型（LLM）的熔断和降级是如何处理的？- 多跳检索是怎么实现的？循环检索策略是什么？4 MySQL和Redis- MySQL、Redis使用频率及场景是什么？- MySQL的InnoDB为什么用B+树做索引？- 联合查询索引怎么建？- 如果只用联合索引的非最左字段查询，会失效吗？总结归纳了MySQL索引失效了根本原因是破坏了索引的有序性- MySQL事务一致性是如何保障的？这里延申比较多，从ACID开始答，提到了SQL语句执行顺序和WAL，最后说了一下怎么选择事务隔离级别- Redis常见的数据结构有哪些？- 排行榜类型的数据结构应该用哪种？为什么？- MySQL和Redis之间如何保证数据一致性？没有说太多具体方案，主要是提了一下自己的理解5 平时怎么使用AI工具？

面试很难，还是要多多练习，感觉自己说不明白业务逻辑1.实习拷打2.项目拷打3.论文拷打4.异步RL训练对损失函数的修正方法5.DualPipe原理6.手撕代码:1)合并k个升序链表;2)从右往左看二叉树

新华通运一面 2026-2-27  先简要做个自我介绍 现在针对你的项目或者你之前参与到的一些内容提一些问题可以吗 帕莫这个项目是你主导的吗？还是说你只是参与其中某几个模块？ 你负责的是后端，那在这个项目中你遇到的最核心的难点是什么？ 看到你用 ThreadLocal 去存储用户 ID、角色 ID 这些核心信息，想了解下 ThreadLocal 底层原理这一块，能不能大概阐述一下？比如为什么 K 是弱引用，为什么会发生内存泄露，在线程池环境下会有什么风险？ 关于 JWT token 这个身份认证机制有一些问题，JWT 为什么能降低服务端的存储压力？JWT 会有什么安全风险？比如 token 被...

面试 Java 基础八股文十问十答第三期作者：程序员小白条，编程日记⭐点赞⭐收藏⭐不迷路！⭐21.说下Java8的Stream流的常用方法答:forEach遍历、find、match进行匹配reduce进行归约，比如求和，乘，除聚合:max,min,count收集:collect: 1.统计summarizing,counting,averaging 2.groupingby,partitioningby 3.接合:joining 4.归约: reduce 5.归集 toList,toSet,toMap筛选: filter、映射: map 排序: sorted22.说下ConcurrentHa...

1. “你平时怎么用AI写代码？”❌ 错误回答：“我用ChatGPT查语法，复制粘贴。”✅ 核心回答要点（体现深度）：“我主要使用Cursor作为主力IDE，配合Agent模式。我不把它当‘搜索引擎’，而是当作‘结对编程的资深同事’。我的工作流是：@plan 让它帮我拆解复杂需求（如权限系统），@code 生成脚手架，然后我手动介入进行业务逻辑微调和性能优化（如防抖、虚拟滚动）。我坚信AI负责‘搬砖’，人负责‘设计蓝图’和‘质量把关’。”2. “AI生成的代码有安全或性能隐患，你怎么处理？”❌ 错误回答：“我一般直接相信它，很少检查。”✅ 核心回答要点（体现专业性）：“我遵循‘不信任原则’。AI生成的代码我必做三件事：1. 代码审查：重点检查XSS注入点（如innerHTML直接渲染用户输入）、内存泄漏（如未清理的EventListener）和依赖安全性（如eval函数）。2. 性能压测：对于复杂组件，我会用Chrome DevTools的Performance面板跑一下，看有没有不必要的重渲染或长任务阻塞。3. 边界测试：手动补充空值、超长字符串等边界Case，因为AI经常忽略异常处理。”3. “如果AI让你失业了，你怎么看？”❌ 错误回答：“我很焦虑，怕被替代。”✅ 核心回答要点（体现格局）：“AI淘汰的不是前端，而是‘只会切图、写业务CRUD’的前端。它把我们从重复劳动中解放出来，让我们有更多时间去做AI不擅长的事：• 架构设计：AI能写模块，但设计不了微前端架构和状态管理方案。• 用户体验：AI不懂‘情感化设计’，不知道什么时候该加个Skeleton加载动画。• 工程闭环：CI/CD流水线、Docker容器化、监控告警，这些需要人的全局视角。我的定位是‘AI驾驶舱的飞行员’，而不是被替代的零件。”4. “举个你用AI解决实际难题的例子？”❌ 错误回答：“我用它写了个TODO List。”✅ 核心回答要点（STAR法则）：S（情景）：项目有个老旧的jQuery插件导致首屏加载慢2秒，但没人敢动。T（任务）：用现代框架（Vue3）重写，并保持功能一致。A（行动）：我用GPT-4V截图识别了原插件的DOM结构，让Claude生成等效的Vue3 Composition API代码，并让Cursor帮我将jQuery的链式调用重构为响应式数据。R（结果）：包体积减小70%，首屏时间优化到1秒内，且代码可维护性极大提升。”

字节crm后端一面 2026-2-9 1数组和链表有什么区别？两者在什么场景下适用？ 2数组和链表的空间大小变化有没有什么区别？ 3数组和链表的访问方式是什么？说说随机访问或者它们的访问的复杂度。 4哈希表的平均查找时间复杂度是多少？ 5哈希表是如何实现的？ 6哈希表的冲突解决是怎么解决的？ 7了解一致性哈希吗？它是怎么实现的？和传统哈希的区别是什么？ 8你知道 LRU 缓存是什么意思吗？说说这个缓存策略。 9针对于 LRU 缓存策略，实现的话用什么数据结构？ 10解释一下什么是进程，什么是线程。 11介绍一下进程切换和线程切换。 12知道什么是对象锁，什么是类锁？ 13利用 synchron...

1..一般使用哪些ai工具2..传参类型校验3..使用rag的场景4..常见的向量数据库5.双分割器 怎么分的6.拷打实习7.多agent agent分工8.反思型agent 怎么做9.长期记忆怎么做   对话内容特比多 放不下怎么办10.做mcp的插件市场，该怎么做11.plan-extctuer replan ???了解过吗

1. H.264/H.265/AV1 选型决策指标场景：RTC（低延迟） vs VOD（高压缩）码率收益：AV1 > H.265 > H.264编码复杂度：AV1 > H.265 > H.264硬件适配：H.264 最广，AV1 硬件支持仍在普及授权风险：H.265 有专利池，AV1 开源无授权2. 编码器速度与画质权衡调参GOP 长度：直播短 GOP（2s），点播长 GOP（10s）B 帧策略：点播多 B 帧提压缩，直播少 B 帧降延迟码控模式：CBR（直播稳定码率）、VBR（点播画质优先）、CRF（恒定画质）3. 花屏、绿屏、马赛克问题调试流程查 PTS/DTS 时...

字节crm后端二面 2026-2-10  自我介绍 你介绍一个你最近做的项目，然后讲一下当时的背景，以及通过哪些技术方式去解决的哪些问题 你说可以通过 AI 的方式去识别卡牌，那这个 AI 识别卡牌的话怎么去确定卡牌信息呢？ 你这里面用到那个 WebSocket，当时为什么去选择用 WebSocket 呢？ 你这里面用到这个 Redis，看你这简历里面用到 Redis 的话，这个 Redis 主要是为了怎么解决什么样的场景呢？ 基于 Canal 监听 binlog 的方式相比于缓存双删来说，它有什么缺点啊？ 基于 Canal 监听 binlog 同步的时候，是不是读到的还是老的数据啊？ 我看你...

1 自我介绍2 异步架构是怎么做的3 OAuth2 是怎么实现的？4 OAuth2 中有 ticket 是怎么生成的，JWT嘛5 OAuth2 中有 token 和 refresh 分别是做什么的？6 操作日志数据量很大怎么处理7 数据量达到100w怎么优化8 建立联合索引，索引失效怎么处理9 结合B+树底层讲解索引失效10 联合索引A B C，其中 A == xx & B > xx & C == xx，哪些走索引，哪些不走索引11 事务隔离级别12 MVCC13 Redis 常用数据结构14 Zset底层是什么15 helpyloglog 和 GEO区别16 在go中，无序英文字符串怎么变成有序的17 给定两个较大int类型数据，怎么相加？避免string18 两数之和多种实现思路和时空复杂度建议1 Go 有关知识点补齐，切片、map、sync、channel、context、GMP和GC机制等2 算法业务AI 赋能营销业务

1. 项目拷打2. vector vs 普通数组vector：动态扩容、连续内存、自动管理内存、安全、支持迭代器、自带API普通数组：静态大小、栈/静态分配、手动管理内存、无边界检查日常开发优先 vector，极致性能场景可用数组3. vector push_back 均摊 O(1)采用指数扩容（1.5倍/2倍）扩容次数极少，所有插入的总拷贝次数为线性级均摊后每次插入效率为 O(1)4. vector vs listvector：连续内存、随机访问快、尾插尾删快、CPU 缓存友好list：链表结构、任意位置插入删除快、迭代器不失效、随机访问慢遍历读多用 vector，频繁中间插入用 list5...