法务精选面经合集
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4.2蚂蚁ai coding题目
# 集群调度策略模块设计和模拟## 题目目标设计并实现一个集群调度器(Scheduler)+ 模拟器,用于在动态负载和故障条件下平衡:- 高优作业低延迟- 集群利用率- 普通作业公平性## 场景设定- 集群包含 `M` 台同质机器(Machine `0 ~ M-1`)- 作业属性:`job_id`、`priority`、`resource_num`、`estimated_time`- `estimated_time` 与真实时长存在误差(约 ±20%)作业类型:- 普通作业(normal):每天 08:00 批量提交- 高优作业(high):全天随机提交,要求快速响应## 运行规则(必做)1. 调度与资源占用- 作业需绑定到足够空闲机器后才能运行- 运行期间机器被独占2. 作业完成与失败- 作业可能成功或失败- 若失败原因是硬件故障:相关机器下线维修 24 小时3. 抢占机制- 允许抢占运行中的作业- 被抢占作业回队列等待重试,额外增加约 10 分钟执行成本## 输出与指标要求(必做)调度器应输出可复盘日志,并至少统计:- 高优作业平均等待时长 / P95 等待时长- 集群利用率(时间窗内)- 普通作业公平性指标(如最长等待、等待方差、饥饿作业数)## 测试与验收要求(必做)至少完成以下测试:1. 基线对比(与至少 1 个基线策略对比(如 FIFO / 纯优先级))2. 波峰场景(批量普通作业 + 高频高优插队)3. 故障场景4. 抢占场景5. 结果可复现## 交付物- 调度器源码- 模拟器源码与输入样例- 策略说明(为何这样设计)- 指标报告与对比图表- 已知问题与下一步优化## 加分项- 自适应策略(根据实时拥塞/故障率动态调参)- 抢占成本建模更精细- 多目标优化或可插拔策略框架
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昨天 16:15
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门头沟学院 Java
面试连挂3家后,我终于学会了"不会"的正确说法
春招两个月,投了十几家,面了7家,前3家全挂在同一个问题上——面试官问到我不会的东西时,我的反应太差了。第一家是某中厂Java后端岗,二面面试官问我"如果让你设计一个分布式限流方案,你会怎么做"。我当时脑子一片空白,沉默了大概5秒,然后说了句"这个我没接触过"。面试官又追问"那你觉得限流的核心要解决什么问题",我又卡住了。那次面试后面的氛围就很尴尬,面试官明显没兴趣继续深聊了,草草结束。第二家更离谱。面试官问Redis的持久化机制,我其实知道RDB和AOF,但他追问"在主从切换场景下,AOF重写和RDB快照各有什么风险"的时候,我慌了,开始胡说,把自己没验证过的猜测当结论讲。面试官当场指出我说的有问题,那一刻真的想找个地缝钻进去。第三家挂了之后,我认真复盘了一下,发现问题不是"不会"本身,而是我面对"不会"时的反应模式有问题。后来我总结了几个对我真正有用的方法,不是网上那种"坦诚承认+表达学习意愿"的套话,而是实操中能让对话继续下去的技巧:1. 先拆问题,再承认盲区面试官问一个大问题,通常可以拆成几个小模块。比如"设计分布式限流方案",我可以先说"限流的核心是控制请求速率,常见的有单机限流和分布式限流,单机的话我了解令牌桶和漏桶算法,分布式这块我实际没做过,但我理解核心难点在于多节点间的计数一致性"。这样至少展示了你知道问题的边界在哪。2. 用相关经验搭桥完全没概念的问题,试着关联到你做过的东西。有一次被问到"服务网格",我确实不了解,但我说"我没有直接用过service mesh,不过我在项目里用Nginx做过反向代理和负载均衡,我理解服务网格是把这些网络层的能力下沉到基础设施层,这个理解对吗?"面试官说"方向对的",然后主动给我讲了两分钟,这反而变成了一次很好的交流。3. 别在不确定的地方装确定这是我被第二家面试官当场打脸后学到的教训。不确定就说"我的理解是...但不确定是否准确",面试官其实很能接受这种表达,因为真实工作中也经常需要区分"确认的"和"猜测的"。反而是把猜测说成结论,一旦被戳穿,信任就崩了。后面4家面试,我心态完全不一样了。其中有一家二面,面试官连续问了三个我不熟的领域,但每一个我都能接住聊几句,最后面试官说"虽然这几个方向你经验不多,但你思考问题的方式不错"。那场拿到了offer。说到底,面试官问你不会的问题,大概率不是要你背答案,而是想看你遇到未知问题时的真实反应。是直接放弃,还是慌张乱说,还是能冷静地把已知和未知分开——这本身就是一种能力。你们面试被问懵过吗?都是怎么处理的?感觉这个话题每个人都有故事可以讲。
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量子泛娱Java实习面经
4.1投递并约面4.2面试无手撕,30分钟,基本就是问实习和项目,外加点场景题,八股相对来说比较少主要是结合实习来问1、自我介绍2、AI生成代码速度快但质量不稳定,你会选择效率还是质量?为什么?3、平时写代码都用过什么AIcoding工具4、用这些工具写代码你感觉代码质量如何,可用性可行性怎么样,写完之后自己会去学习吗5、我看你简历用了实习公司内部的线程池,那Java原生线程池中的核心线程数和最大线程数如何根据业务场景来评估6、ThreadLocal内存泄漏7、引入TTL解决实习遇到的问题的核心原理8、Redission看门狗机制9、where a=1 and c=3,联合索引是abc,索引会生效吗,为什么,c不生效的话a会生效吗10、实习中这个业务用到了策略模式和工厂模式,那在Spring容器中你是怎么管理这些策略实现类的注入的,整个流程讲一下11、在商品详情页场景下,怎么解决缓存击穿热带key过期的问题,结合业务说解决方法12、G1垃圾回收器相对于CMS的优势是什么13、CAS的ABA问题解释一下,如何避免这个问题14、SpringBoot的自动装配原理15、实习的这个定时任务优化是怎么优化的,技术层面,数据库层面怎么优化的16、实习中SAP和数据库的数据同步是怎么处理的,怎么保证他唯一性和一致性并且不会出现脏数据17、实习业务除了用到了Redis锁防止并发问题,那在数据库层面你会怎么解决这个超卖价格覆盖呢,怎么设计18、举一个实习中具体优化查询的案例19、如果是让你做的这个需求的话·,你在做表设计的时候你会考虑这些索引的创建吗,还是发现问题之后再去优化呢20、你那个agent项目文档分块是怎么分块,为什么要这么分,有没有更好的分块方法21、除了项目的向量数据库还了解其他向量数据库吗,你为什么要选择这个向量数据库22、如果业务方向调整,AI的回答风格从严谨变到幽默,这个系统如何实现不重启就可以生效呢23、Nacos和Apollo了解吗24、Java怎么调用Python25、用过openclaw吗,用来干嘛(我说拿来炒股,面试官笑了,问我效果怎么样)26、openclaw除了炒股还能用到哪些场景呢27、AI动漫、AI短剧、AI漫剧了解多少28、AI除了内容创作之外还有其他作用吗29、反问:有二面吗30、反问:具体业务
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3.27字节头条后台二面
1.可以挑一个最近觉得挑战比较大的项目展开介绍一下吗?2.Agent 内部具体的实现可以再详细介绍一下吗?3.MCP 是把自然语言转成预置查询类的工具吗?4.操作内部平台时,工具会去操作吗?5.系统测试完成后,准确率怎么评估?6.用 20% 数据作为测试集,是模型跑 case 后人工评判准确率吗?7.如何对答案进行轨迹级评分?8.目前系统的准确率是多少?9.项目后续继续优化的话,有哪些优化思路?10.现在系统最核心的问题是并发问题吗?11.准确率还有提升空间吗?12.模型输出不符合预期时,prompt 会有问题吗?会调 prompt 吗?13.有考虑过做 SFT 和强化学习吗?14.目前 RAG 具体的实现是怎么样的?15.如果用 Redis 的缓存,会在哪个阶段去做?16.Redis 为什么在高并发情况下表现得比较好?17.什么场景下会用多线程?18.RAG 作为知识库检索,和把知识库放到 ES 上让模型调用 MCP 接口有什么区别?19.若自己实现包含 ES 检索和向量检索的搜索接口,和 RAG 有什么区别?20.Redis 和 MySQL 在使用场景上有哪些区别?21.B + 树是怎么样的结构?22.B + 树和红黑树的区别是什么?MySQL 用红黑树效率会更好吗?23.1000 万条数据用 B + 树存储,树的高度大概是多少?24.场景题,给定一个实时输入流(随时可能停,无法全量存储),如何等概率选取 5 条记录?手撕:两个有序数组,O(logN)求合并后第k大的数。反问:业务方向。答:主要是头条的一些视频,包括视频的一些生产、消费。也涉及到一些视频的一些 AI 技术和理解。面试官水平很高,节奏掌握得很好。目前已经约三面了。
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