岗位：客户端开发timeline3.4 简历给到猎头3.9 一面 3.11 二面3.13 面委笔试3.18 三场面委面，早中晚各一场前两场面委面聊的很好，被最后一个面委面试官一票否决一面1.深入讲讲工作项目中遇到的挑战和解决办法2.性能优化问题的解决思路3.在做方案设计的时候怎么做好可维护性，比如从设计模式出发4.常规八股 线程和协程的区别，协程的底层实现原理 TCP的流量控制和拥塞避免5.一道算法题 能被三整除的最大和二面1.分享一下在工作中遇到的难题2.深挖工作项目中的技术原理3.mac上对客户端进程的权限管理，内核事件的安全性如何保证4.两道算法题: 把中文数字转换为int; 给定字符串...

这种实习能去吗？    

如题，本人双非学院本，大一大二的时候主要在打ACM。但是怕只打ACM找不到工作，大二也开始学开发。大三上边实习还边打比赛，但是圆梦ACM亚洲区域赛金牌了。然后我信息差比较封闭，加上前面打比赛也没什么时间。所以项目就是一个练手项目，想写技术亮点都不知道写啥。后面也没时间做一个新项目。实习也是初创公司。感觉项目经历和实习经历都拉完了。然后也是寒假才了解到暑期实习，然后花了一两周从零开始背八股，刷面经。然后面了腾讯WXG还是有些八股遗漏了，还有被吐槽项目没深度，一面直接挂了。现在感觉好焦虑，感觉ACM金牌好像作用并不大。不知道还能不能找大厂暑期，不行的话要先找中小厂沉淀吗，或者加急一个星期赶出个比较好的Agent项目然后继续投，还是说不如直接去信奥赛教培行业了。考研走算法岗的路线就算了，偏科太严重了也不擅长考试。好迷茫啊，感觉卷不动了。

写在前面：AI面试一般分技术面和行为面，大厂会有2~3轮技术面 + 1轮HR面。技术面以手撕代码 + 八股知识点为主，行为面主要考察项目经历和沟通能力。下面按模块整理高频题。1、机器学习基础请解释过拟合的成因以及你会如何处理？几乎每家必问。答题时要涵盖：正则化（L1/L2）、Dropout、数据增强、Early Stopping、降低模型复杂度等。BatchNorm 和 LayerNorm 的区别，各自适用场景？CV 方向 BatchNorm 更常见；NLP/Transformer 中 LayerNorm 是标配。能对比 GroupNorm 加分。梯度消失/爆炸是怎么产生的，有哪些解决思路？从...