秋招进展记录 9.15

1.自我介绍2.实习介绍，项目介绍，然后根据项目和实习追问，全程无纯八股，下面的项目中问到的一些八股内容3.有用到线程池吗，线程池应该怎么来用呢4.假设有一万个任务需要完成，主线程怎么判断这一万个任务是否执行完成，回答说可以使用countDowmlanch，具体解释了一下，然后又问还有没有其他解决办法，主线程应该执行什么操作5.如果说在分布式服务器中，有10000个任务需要交给不同的节点来执行，应该怎么设计和实现呢6.看你项目中用了本地缓存和Redis，怎么确保本地缓存和Redis的数据一致性，怎么确保MySQL和Redis的一致性，订单库存信息存在Redis中怎么确保一致性7.Redis和lua脚本怎么防止超卖的8.消息队列中怎么解决网络波动引起的订单消息丢失的情况9.怎么解决单个订单重复消费的情况10.多个线程同时消费一个未消费的订单这个情况如何解决11.消费者回调确认消息如何实现的12.回调通知代码层面怎么做的（围绕wait和notify来说）13.如果服务器宕机，怎么保证订单消息不丢失，详细回答了持久化机制，包括使用内存暂时存储并定时落盘，面试官又追问你这种情况只能尽可能减少消息损失，就是在代码层面，比如说生产订单这行代码刚执行完服务器就宕机了，这个损失怎么避免14.MySQL表记录很多的时候比如说有一亿个数据，怎么处理（分片，包括顺序分片和哈希分片）15.如果数据表分片后，比如说要查询同一个用户的订单，可能在不同服务器上，怎么保证数据库查询的效率呢16.数据库索引创建过吗，创建索引怎么考虑的17.如果在订单表要给用户创建一个索引，然后又要给商家创建一个索引，要分别根据用户和商家单独查询要走到索引还可以创建联合索引吗，这个回答的如果只根据一个字段查询，就无法使用联合索引，因为联合索引要遵循最左匹配，必须包含第一个索引字段。这时候面了30多分钟，到了十一点半了，估计面试官要去吃饭了，然后面试官就说今天面试就到这里，没有手撕和反问环节。

1.金山办公，今天参加线下一面，感觉表现不错2.菜鸟Hr面，感觉中规中矩吧，希望早日出结果3.吉利上周4二面完毕还是等结果中4,迅雷昨天周一，二面完毕，还是等结果，感觉中规中矩吧5，小米上个月二面完毕还是泡池子中，等吧#牛客AI配图神器#

武汉某酒店线下群面2对7上来先轮流自我介绍一遍举手🙋抢答环节，八股能想到的点都可以答介绍MYSQL 索引介绍事务spring私有方法事务注解失效的原因等等，很多八股抢答的细节不记得了轮流问在校期间最有成就感的事情有没有掌握什么课外技能，技术或者生活不限平时看什么书

二面 1、实习项目中spdlog库的使用方法 2、聊了一下工作地点，职业规划 3、简单问了下实习 4、是否有系统性地学习过机器学习或深度学习课程？大模型相关的算法背景和理论知识是如何构建的？ 5、具体说明你在大模型领域学习了哪些内容，以及是如何学习的 6、讲一下你对强化学习的了解 7、除了RLHF，是否了解强化学习中的其他具体算法（Q-learning、策略梯度等） 8、这些强化学习算法与大模型中的强化学习是什么关系？ 9、了解PPO算法吗？ 10、谈谈对目前主流大模型的认识以及底层架构 11、DeepSeek在哪些方面做了改进使其训练成本显著降低？ 12、GRPO算法了解吗？ 13、微调、预...