小米oc

🕒 岗位/面试时间Java软开/12月5日很久前的面试了，整理了一下，攒攒人品，24届秋招补录，当时在老东家实习，下午工作时间面的，面试官人很好（开发经验极其丰富的老程序员愿意对一个双非学生给予莫大的耐心与善意且不断鼓励）50min左右自我介绍网络模型JVM垃圾回收相关业务场景，从JVM的角度考虑怎样对描述业务进行优化Redis集群架构探讨，给出了具体场景让进行优化lc改编题:路径规划快半年了，看之前留下来的文档写的，网络模型和JVM垃圾回收中间还有一部分基础八股的考察，记不起来了😷

上午约面的，睡了一觉基本上全忘了。Java内存模型说一下堆里面的结构说一下G1GC的理解说一下Java虚拟机中堆和栈的区别如果堆内存满了，该怎么样调试？怎么样查看堆内存？深拷贝和浅拷贝int和Integer算法题是合并两个有序链表（面试官一开始质疑我代码有问题，后来被我说服了）反问（问了下加班时间、食堂、什么时候给offer）其他真的记不起来了，刚刚说给发了offer，相比于另外一个offer来说有饭补，打算接了。小米这边的面试都是在飞书上面进行的，写代码全都是ACM模式，力扣刷多的同学可以练一下ACM模式，不然到时候读链表都吭哧吭哧的。

#第一次面试##小米#大一第一次收到面试，是小米自动驾驶感知预测算法实习生的。感觉意料之外的顺利（虽然过没过就不知道啦）昨天收到消息，上午一面下午二面。一面主要问了简历写比较深入了解的Diffusion和gaussian的基础。随便说了点，Diffusion没gaussian那么了解（比近喜欢重建因为实验室是AIGC的被迫走生成路线的gs）。然后问了些具体路测重建的可能遇到的问题和方案。随口掰了点，比如大块单色物体可微渲染器无法很好的fitting之类的。二面主要问了在做的gs生成任务，把科学社会研讨课和科技论文写作的汇报ppt介绍了一下，虽然只有baseline。然后稍微讲了一下LGM的Unet重建gs的方法和最新的gaussian的扩散模型的方案和我准备的改进方法说了下。也不知后话如何，但小米面试官挺亲切的。后续：已oc。。。坐等offer

5.30更新，oc了，进度好快，﹉﹉﹉﹉﹉﹉﹉﹉﹉﹉﹉﹉一面5.27 45min 基本开放性提问，几乎全程自由发挥1.自我介绍2.看你本科也是科班，问常见数据结构，展开说。答从数组链表吧啦吧啦讲到map、hashmap、treemap、concurrenthashmap3.java八种基本数据类型（脑子抽了说了个String，忘说float和double）4.hashmap和hashtable区别5.线程池参数，拒绝策略6.项目中遇到的难点（不知道说啥，说了经典秒杀的几个问题、缓存常见问题、开始吟唱redis分布式锁、分布式id)7.数据量很大要存数据库怎么办（讲了下分库分表）7.问mq的消息...