笔试多少分能够进面

1. 自我介绍2. 拷打实习3. 拷打项目4. 项目主要做了什么事情，难点，怎么排查问题5. ai 的多轮对话讲一下，上下文记忆6. string s1 = “a”,string s2 = "a",两个用==相等吗7. 重载和重写8. 哪些场景会导致索引失效9. threadlocal，存储特点，父子线程的threadlocal数据能传递吗10. try catch 如果return或者捕获到异常了还会执行finally吗11. 数据库隔离级别12. 反问：业务和技术栈反思：虽然过了进复面，但是感觉自己还是回答的不够好，像一些是与否的问题，我老是不敢表现自己，说的话很少，说个yes or no就不说话了，其实有些原理自己有了解过应该详细说说，多说一点的，但是怕自己整理思路，组织语言停顿太久，就直接说出来是或否，应该冷静下来组织好语言输出的，这样应该会加分。每次面试感觉大脑跟宕机一样，回答其实都是平时的积累，但是自己动脑回答的场景问题回答很差。

算法：最长递增子序列（没写出来），换了二叉树层序遍历进程和线程的区别讲一下堆和栈redis的内存淘汰redis的过期删除策略mysql的深分页问题怎么解决，手写SQL第一个项目怎么设计的，想法从哪里来的用户口语化的输入如果在Rag里面检索不到怎么办点赞功能怎么设计的set出现大Key怎么进行解决平时使用哪些ai工具忘记录音了，只记得这些了。目前是约了二面#牛客AI配图神器#

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1. 自我介绍2. 为什么推荐系统里要做多目标优化，而不是只优化点击率只优化点击率会把系统推向强刺激、短反馈的内容，短期看 CTR 好看，长期可能损伤时长、留存、消费深度和用户满意度。推荐系统真正面对的是一个多目标约束问题，点击、时长、转化、留存、内容生态健康、创作者收益往往都重要，而且这些目标之间存在天然冲突。多目标优化的核心不是把几个 loss 简单加权，而是处理目标尺度不一致、梯度冲突和业务优先级变化。很多系统前期用静态加权，后期会演进到门控式任务塔、动态权重、MMoE、PLE，甚至通过因果或强化学习方式做长期目标建模。优化的是用户长期价值，而不是某一个表层指标。3. 当业务里同时有视频...