求助

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...

鼠鼠好唐鼠鼠好唐鼠鼠好唐鼠鼠好唐鼠鼠好唐鼠鼠好唐鼠鼠好唐鼠鼠好唐鼠鼠好唐鼠鼠好唐

各位前辈好 浙大本科，0实习0科研0绩点，唯一优势可能学校大作业做的比较扎实（但没啥用）。留学实习两手抓，现在开始学开发还来得及在暑假找到实习吗？以及简历上需不需要放一个魔改的项目呢？简历目前是ai做的，求建议拷打。

又挂了一上来两个面试官，给我整不会了，说为了节省时间，本来三轮技术面压缩。面试官1：自我介绍反射机制，哪些框架中用到了反射框架优点缺点concurrenthashmap怎么保证并发安全除了synchronized可以加锁还有什么锁synchronized和reentrantlock有什么区别线程池有哪些参数，参数怎么考量设置项目里哪些场景下使用了线程池，具体怎么设置参数的（这里我瞎说了，记不得哪里用，应该错了）为什么要定义线程池什么是聚簇索引什么是非聚簇索引覆盖索引怎么定位慢查询深分页了解吗，怎么优化？（这里我说了覆盖索引+子查询和游标法，但是游标法我不熟，面试官又追问我游标法具体怎么写，掉进...