金智教育前端二面

1.自我介绍2.讲讲项目里的策略模式3.还有什么优化的方案吗4.假设现在不要动代码，项目已经部署了，如何加新的实现类呢（答了个jar包，但是面试官好像不满意）5.有什么优化的经历吗（叭叭叭讲一堆，面试官说不是很符合实际情况，其实我也知道不符合 因为那个是我瞎包装的.....）又讲了其他项目的优化6.说说SSE7.有用缓存做过什么优化吗8.平时用的比较多的数据结构有哪些9.讲讲HashMap的数据结构10.接第六个问题，说说SSE基于什么协议11.http跟https有什么区别——一片空白就答了个加密12.一大堆数据如何找到前五个最大值（栈，但是也没答出来..）13.将一个异步线程池的优化经历14.假如现在有一个大的接口，让你不用任何中间件，你去做以拆分你会怎么设计（答了线程池，CountDownLatch，但是好像都不是面试官想要的）15.如何保证mq的可靠性16.mq的设计模式有哪些17.发布订阅模式跟观察者模式有什么区别18.项目里的AOP鉴权如何实现的19.还可以用AOP做什么其他的事20.基于静态代理动态代理实现过吗反问1.几轮面试2.对之后的学习有什么建议总结：面试官很强，喜欢拓展问场景题，而且我没答出来的他也会解释，俺是菜鸡答得好烂更新：11.19 约了第二天的主管面

GPU 中文翻译是图形处理器，这个目的是快速处理电脑游戏中的图形和画面，说白了是拿来打游戏用的，或者工业级精度调试。第二点，为什么GPU适合处理ai梯度计算？因为采用并行计算，也就是大规模并行化，内部含有大量的core。这个适合也是因为LLM计算的基本上都是矩阵的算法，重复类似的计算，然后呢，GPU有大量的核嘛，可以同时运行。讲gpu我们还是讲英伟达的卡嘛，我们这篇只讲架构，因为我不是科技宅，我不在乎手机的配置有什么，我也不在乎这个显卡多贵多快，这个与我而言是无效的信息，同样的，我也不花太多时间在媒体平台上，因为我不关心其他人今天吃了什么，今天又去那里玩了，我真正关心的是时政，或者这个国家20...

周第晚上20:00一面，周五上午收到面评。我看小红书都是面完秒给结果，或者20分钟就有了。一天了，没结果，没更新状态😂

LRU缓存实现