某科技中厂-AI软开面经

给我面没招了，发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.用户从浏览器输入URL到后端响应，中间经历了哪些具体阶段？（DNS、TCP、TLS等）2.TCP三次握手与四次挥手的具体状态流转是怎样的？3.TLS/SSL 握手过程是如何保证传输安全的？4. 请求链路：SpringBoot请求打进来后，是如何一步步到达Controller的？5. HandlerAdapter 在参数解析和返回值处理中起到了什么作用？6. 使用场景：除了基础缓存，Redis在分布式锁、排行榜、消息队列中有哪些具体落地用法？7.  Set 集合在什么情况下会从 IntSet 转换为 HashTable？ * ZSet（有序集合）的底层实现原理是什么8. Redis 为什么快？（IO多路复用、单线程模型、内存操作的具体优势）9. Redis 是如何删除过期 Key 的？（惰性删除 vs 定期删除的机制）10. 索引结构：B+ 树的底层组织形式是怎样的？11. 深度估算：在实际生产中，B+ 树通常有几层？如何根据数据量估算树高？12. 存储区别：聚簇索引与非聚簇索引在存储和查询（回表）上有什么本质区别？13. RAG 切分：在构建知识库时，Chunk（文本切分）有哪些常见的方案？（固定窗口、语义切分等）14.快排手撕

github链接：https://：github.com/jinbooooom/OriginDLOriginDL: 完全从零开始构建的深度学习框架OriginDL 是一个完全从零开始构建的深度学习框架，采用 C++ 实现。OriginDL 不仅实现了高层的自动微分系统，更从最底层的矩阵运算开始，使用 CUDA 手写了 GPU 加速的矩阵计算核心，并在此基础上构建了完整的自动求导引擎和神经网络模块。目前已在框架上实现了线性回归与 MNIST 手写数字识别的训练示例，以及基于 PNNX 的 YOLOv5 目标检测推理，用于验证自动求导与推理链路。OriginDL 提供了类似 PyTorch 的 A...

1. 自我介绍2. 进程、线程、协程之间的关系3. linux底层进程的内存分布4. 栈和堆的内存增长方向5. 操作系统里面的同步机制 (说了一些锁)6. 自旋锁 (回答的不好)7. 讲一下 I/O 多路复用8. TCP连接的最大数量 / socket 中如何保证连接的唯一性9. http的一些状态码、http 1.0/1.1/2.0/3.0 的区别10. http 如何保证安全，关于跨域 (没回答上来)11. TCP 三次握手，特别是为什么要第三次握手12. zookeeper 是保持强一致性的吗？它与客户端是关系 推/拉13. 你是如何解决这个超卖问题的？14. 如果redis中扣减成功，但是mysql中没有扣减成功，如何作一个兜底(这个好难，我说了用定时任务+MQ重试，但是面试官不满意，就说出现了少买，如何做兜底)15. 算法题：前K个高频词的统计与排序 (leetcode 692)(我的解法面试官不满意，它说不要进行排序，懵逼了)拓展题：17. 内存512m，大几个G的数据(url), 如何判定出现的次数18. 关于实习总结：好难，实习第一次面试强度就这么高吗PS：复盘一下，是我太菜了

面试官：你还有什么想问的吗？ 我：什么时候给我发offer？↑如果你不是很想要这份工作，也可以像我这样问。关于反问环节，很多朋友应该很迷惑，“我真没什么想问的，但是不问有点尴尬，要不问点啥吧？”我也是从这个阶段开始的，但是在我面试了众多公司的AI算法工程师后，还是总结出一些规律。我们应该先明确的是——反问环节对我们的帮助有哪些。首先，通过提问，我们可以直接或间接地获取信息。这个信息包括但不限于： 1.公司产品线，这个是相对容易问到的，例如“我了解到我们公司有xx产品，我想问下您具体是负责哪个业务的？”这个问题是一个不会出错的问题，主要是帮我们判断“这个公司做的事我真的感兴趣吗”，以及引出后续的...