依旧不开摄像头1.自我介绍2.简历开始拷打3.volatile保证内存可见性和指令重排序原理4.内存泄露有没有遇到过5.用了什么工具出来6.线程池核心参数，有没有调过7.工厂模式和策略模式，为什么用工厂模式8.接口响应速度怎么测出来的9.单元测试10.spring和静态工厂11.sentinel用在哪里12.怎么理解雪崩怎么处理13.最大的困难14.java后端会被AI替代吗15.实习拷打反问最长时间的一次40多分种，听说大厂面试都是1个小时起步，感觉人麻了

人生第一次主动投递简历，深受打击总共打招呼120，其中67个未读，34个已读不回，主动涌上来的5个字节和3个华为kpi，婉拒。最后11个投递简历，然后6个已读不回，2个询问实习时间后口头承诺约面，3个要了简历逗逗我然后没看。想问问该怎么办这是正常的嘛

目前只有携程、美团、蚂蚁、阿里给了笔试，个人体感算法题都称不上难，纯粹就是拿算法竞赛里面的、别人不会专门去学的知识点卡人，非常没意思，而且像腾讯字节这种顶级大厂都已经完全不看笔试了，笔试完全就是为了合理刷人存在的，但如果真要刷人，笔试强也救不了简历拉胯、面试表现差，真的是越来越没意义。

1.多轮对话中，如果不同轮次的记忆发生冲突，你如何处理？这个问题本质上不是“删哪条、留哪条”，而是做记忆的版本管理。实际处理时一般会同时看三个维度：时间、来源、置信度。时间上通常新信息优先，但前提是它来自更可信的输入；来源上，用户当前轮明确表达、工具查询结果、系统写入，优先级通常高于模型从历史里自己总结出来的内容；置信度上，如果只是一次低置信抽取，不会直接覆盖长期稳定画像。工程上我会把记忆拆成两层，一层是 event log，完整保留用户每次表达过什么；另一层是 materialized profile，也就是给模型使用的当前画像。冲突发生时，不是直接物理覆盖，而是先记事件，再按规则刷新画像。...