23届没实习没相关工作经验是不是无了

1、是否有专利、论文2、对测试工作的理解，为什么选择测试3、了解的基本测试方法，学了那些自动化测试工具4、对一个电梯可以进行那些测试5、对目前流行的ai是否了解6、大模型对测试工作会有哪些影响7、对大模型识别同款进行测试8、平时写代码的情况9、Java的反射10、Java容器有哪些11、方法的复写和重载的区别12、Java中==和equal的区别13、哈希map的原理14、数据库不同连接方式的区别15、一张表的查询很慢，有哪些优化方式16、分表一般按照什么来分17、垂直分表的缺点18、水平分表适用什么情况19、设计模式有了解吗20、常用算法了解哪些，解决什么问题21、做项目时遇到的最大的难点，如何解决22、如果遇到问题，会如何去解决23、目前手上offer情况24、对于未来工作地点的打算（因为这个岗位base杭州）25、反问

最近大模型带火了算法岗，很多同学纠结该选算法还是开发。今天站在中立角度聊聊这两个方向，希望帮你找到最适合自己的路。开发的优势:1.学习氛围好：实验室里大部分同学都走开发方向，遇到问题可以互相交流，信息互通有无。算法学习往往需要独自钻研，这种支持系统对校招很重要2.岗位机会多：开发的招聘名额远多于算法，这是不争的事实3.竞争相对温和：虽然应聘人数多，但竞争者水平参差不齐。只要你踏实学习、认真实习，拿到大厂offer并不需要顶尖天赋4.薪资可观：虽然上限不如算法，但开发岗的SSPoffer性价比很高，且获得难度相对较低5.职业稳定性：开发工作成果更容易量化，只要认真完成需求，绩效通常不会差。算法可能一年都没有明显产出，容易产生焦虑算法的优势:1.薪资更具吸引力：随着大模型风口，算法薪资水涨船高，与开发的差距逐渐拉大2.学习成本较低：不需要深入掌握计算机网络、操作系统等底层知识，对非科班同学更友好3.处于技术风口：大模型热潮带来更多岗位机会，虽然总量仍不及开发，但未来AI领域会持续扩张4.与科研衔接顺畅：研究生期间的算法研究虽然与工业界有差距，但底层逻辑相通，不会浪费三年积累5.工作模式更自由：算法工作重视创新思维，不是靠堆时间就能出成果。而且通常不需要处理线上紧急事故，工作节奏相对稳定选择的关键不是哪个更好，而是哪个更适合你。校招的同学建议有侧重的同时也可多方向投递，毕竟现在竞争比较激烈。更多学习干货请看我主页。开发岗 大厂求职

感觉大公司基本上都以golang为主，JAVA虽然也很不错，但是JAVA已经被辅导班啊，各种奇奇怪怪的课程啊讲烂了，再加上学JAVA的程序员也非常多。随着AI的发展，Python这个语言也比之前稍微强一点了。不过在这样一个AI编程时代，学什么语言都无所谓，只要面试能过就完事儿了，到时候工作中也是边干边学

1.问实习二十五分钟 后开始基础知识拷打2.讲讲Java的锁 synchroniz3.说说锁升级的过程4.为什么会有这个过程  主要是避免什么5.reentranlock 和synchronize 的区别 生产上一般用哪个6.AQS的实现原理7.有哪些实现类 以及怎么实现的8.类加载机制9.双亲委派是什么10.索引失效是由什么导致的11.慢sql排查优化12.联合索引 最左前缀匹配原则13.redolog binlog如何写入磁盘 两阶段提交14.如果没有两阶段提交会怎么样15.MySQL 的原子性是怎么保证的16.数据更新日志的写入顺序17.redis的网络模型是怎么样的 （为什么这么快）18.什么是分布式 以及会带来什么问题19.分布式数据一致性怎么保证20.消息队列的推拉模式了解么21.如何保证消息幂等22.如何保证消息不丢失23.kafka为什么那么快24.零拷贝是什么 讲一下流程 减少哪些地方的拷贝 是完全没有拷贝么25.一个消息队列的好坏有哪些评价指标  有什么作用26.rocketmq和kafak的区别27.设计模式 应用场景28.最后一道算法题 二叉树的先序遍历 （非递归版） 两分钟写完29.反问