1. 自我介绍 略 2. 算法题（全英文）  平均值大于阀值的子数组（力扣原题） 非常规题： 有一个sentense数组，里面有用户使用过的英语语句数据，类似于["i love you","i love the dog","i promise"] 让有一个count数组，记录了每个语句的使用次数，类似于[10,20,30] 现在用户每输入一个字符，你需要返回topK的语句数据。 举例：   用户输入i,你需要返回top 2，那么就返回["i love the dog","i promise"] ...

timeline过年前就约的年后三月份的面试2026 3.05 一面2026 3.10 二面（挂）2026 3.13 二面2026 3.16 hr面2026 3.19 口头oc2026 3.20 offer两道手撕无重复字符最长子串数组中能组成小于n的最大数字记录一下 不多写什么了 同时也感谢平台上以前发面经的佬们记录的一些手撕题目 刷一刷颇有成长

最近面试的次数比较多，抽取了finrpa项目的相关面经分享给大家，我面试的公司主要以中厂/Ai初创为主，对大厂选手的参考价值可能比较有限，希望能对大家有所帮助。岗位方向：AI 应用开发 / AI Agent 方向项目背景：基于 Skyvern 二次开发的金融级浏览器自动化平台，面向银行、保险、证券机构，覆盖多租户权限、合规审批、风控审计等企业级能力。技术栈：Python 3.11 / FastAPI / SQLAlchemy 2.0 / PostgreSQL / Redis / React 18 / Docker Compose一、自我介绍 & 项目介绍Q1：简单介绍一下你自己和这个项...

感谢沉默王二，星球的八股和项目帮助我顺利拿下offer!向牛牛们安利，性价比无敌。面经分享：五面腾讯，实习提前批1.15 pcg一面 非常抽象，全程共享屏幕看我的项目代码，现场进行增加功能，最后idea手写2个线程池，进行通信1.20 pcg二面 也非常抽象，中间共享屏幕，画kafka集群架构，边画边讲解，各个环节出问题怎么应对。 共享屏幕去github看mysql源码，让我讲。聊了特别多人生观，价值观，学习方式等等 最后让我写了一个比较简单的算法题，全程100分钟。提前批1.27一面 同事1.聊聊spring cloud体系2.spring mvc的流程3.分布式锁的实现方式，还有什么其他的实现方式4.直接写过原生lua脚本吗5.秒杀系统，怎么实现的?流量怎么控制的6.kafka兜底这一块怎么实现7.幂等表具体怎么实现的8.kafka发送数据写任务表，是发送前写还是发送后写9.怎么保证消息一定发送成功10.哪里用到了分布式事务11.java线程池，线程池参数12.你项目中哪里用了?怎么设置参数的，依据是什么13.聊聊threadlocal（我结合项目，顺便聊到了inheritablethreadlocal，transmittablethreadlocal）14.threadlocal存在的问题，原因15.spring事务，失效的情况，事务传播16.项目中ai这一块怎么实现的17.ai驱动项目，ai干活18.git这一块，了解吗，常见命令19.tcp和udp20.tcp握手可以是两次吗，四次吗？21.数据库底层结构22.sql比较慢，怎么处理?算法： 最小覆盖子串1.28二面 +11.数据一致性这一块，你怎么处理的?2.缓存失效，有哪些失效策略?3.频繁应用的数据，怎么处理4.分布式事务的实现方式5.多线程的任务，怎么实现线程间的通信？6.分布式锁，技术选型7.Redisson可重入基层怎么实现的?8.分布式锁过程中宕机了怎么办?9.没有超过过期时间，中间CPU没有运行，怎么样提高效率？10.那这个线程恢复后，还能重入吗？11.分享一下你另外一个项目12.ai助手使用了什么框架?算法 实现内存级缓存，要求可以根据时间自动过期后续就是聊性格，生活还有考研等等2.3三面 +2主要是围绕我的动机和实习时长来挖坑，看我怎么应对和对于实习的态度。询问了项目是商业化还是练手项目技术方面：1.ai现在这么火，你怎么去应对的?了解多少2.尝试过ai编程吗，具体怎么做的3.利用ai的时候，团队协作，编码有固定的格式，该怎么办?4.rag召回，有哪些算法?5.脑筋急转弯，3l水 5l水问题6.秒杀逻辑，防止超卖的核心逻辑7.核心业务失败，怎么办?8.加锁了，并发性能怎么保证呢9.商品库存信息，怎么存放的10.支付失败的话，直接更新缓存吗？高并发情况下，会有什么问题呢11.如果是淘宝这种量级，库存出现数据不一致怎么办，怎么恢复数据12.单线程保证线程安全，有哪些方式?13.为什么要用双重检查模式14.为什么学java15.现在ai这么火，但是你的ai经验比较弱，这是为什么?为什么没有主动去补一下2.4hr 电话面hr小姐姐，态度很好，介绍业务，薪资，跟我说拉我进群。电话结束就加了微信，说offer2到3个工作日发下来#校招阿里云消息团队。团队目前负责阿里云上多款云产品，包括MQ云服务（RocketMQ/RabbitMQ/MNS）、物联网消息平台(MQTT)、事件流平台(Kafka、Confluent、SQL流计算)、数据集成（EventBridge）和分析平台（EventHouse）的研发。目前产品线已服务十万级客户规模，十亿级市场规模，是国内乃至全球规模最大的云消息、事件流服务之一。除此以外，阿里云消息团队也是Apache RocketMQ的创始团队，2016年将消息技术内核RocketMQ捐赠给Apache基金会，持续在社区主导Apache RocketMQ的技术架构演进和日常运营。目前Apache RocketMQ已经成为消息领域的事实标准，有十多家云厂商提供RocketMQ商业化服务，在行业也屡获殊荣。团队在消息领域积累了数十篇专利，3篇国际顶会论文，多次深度参与信通院消息标准的编写和制定。目前AI时代已来，我们正在引领新一代AI MQ技术，为AI Agent提供事件驱动架构基础设施和实时AI Context服务，覆盖AI原生应用架构和一站式Agentic数据分析的场景，欢迎师弟师妹们加入。云产品由团队开源的 RocketMQ内推码：X9KKK1