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char一点
门头沟学院 后端工程师
发布于广东
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@char一点:
数字马力长沙一面(寄)
期间面试官的耳机出现问题,然后我这边又断了一次网。。。。浪费了一些时间全程(将近35min)拷打Java,面到怀疑人生开头自我介绍,然后直接进入主题1.ArrayList 和 LinkedList 的区别2.为什么ArrayList 能实现快速随机访问3.用LinkedList 修改或者删除元素就一定比ArrayList 快吗4.ArrayList 的初始容量以及最大容量是多少(下面的hashmap 也问了最大容量 |……| )(不知道~)5.说说扩容的过程6.这个拷贝具体的流程,可以展开细说吗(不会~~)7.HashMap 的数据结构了解吗8.为什么要转化为红黑树9.那什么时候又退化为链表呢10.为什么要退化?11.hashmap 的扰动函数记得吗?是怎么写的(不记得~)12.那扩容的时候为什么要按2 的幂容量扩容13.这样分布均匀的意义是什么14.hashmap 是线程安全的吗,为什么15.除了扩容时候不安全,还有吗16.比如get set 的时候,会发生什么问题?(说不出来~~)17.那我们要用什么安全的哈希表(这里追着问,我说了三个)18.hashmap 的最大容量了解吗(不知道~)19.synchronized的锁升级了解吗20.AQS 的核心成员变量有啥,说说21.这个队列为什么要采用双向链表22.这个队列的node节点,里面是什么内容23.还有吗?这个node 的状态都有哪些(不记得~)24.熟悉设计模式有哪些25.这个单例模式有几种写法26.你这个懒加载怎么实现27.这个锁要怎么加,加在哪里?28.为什么要判断两次?(这里最后写代码解释)29.synchronized锁的对象是什么30.park 和unpark 了解吗31.底层的实现呢?(不知道~)反问:贵公司不问项目的吗?回答:前面答得太慢,没时间了技不如人技不如人#设计人的面试记录##牛客解忧铺##数字马力面试##秋招#
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03-31 22:12
广西大学 算法工程师
腾讯 AI应用开发 一面
1. 你最近在学哪些课程或技术方向?2. 你有没有使用过 AI 相关工具?有,用过 Cursor 和 ChatGPT。主要是辅助写一些重复性代码、补测试用例、解释报错、查 API 用法,也会用来做知识点对比,比如 synchronized 和 ReentrantLock 的区别,或者分析 SQL 为什么慢。一般我会把它当辅助工具,不会直接照搬结果。3. 你用 Cursor 的时候遇到过什么问题?最大的问题是上下文理解不一定完整,尤其是跨文件和跨模块的时候,生成的代码可能能跑,但不一定适合当前项目。还有就是它有时会忽略边界条件,比如空值、并发安全、事务失效这些问题,所以关键逻辑我还是会自己过一遍...
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04-02 14:53
已编辑
河北科技大学 Java
小黑盒春招面经
一直想发的,但因为一面面了 1h47min 让我整理面经就整理了好几天小黑盒面试官有个特点,你要是没回答到他的点上,他就会打断你,会一直深挖整个面试压力爆大,过程中大脑宕机重启宕机重启一面自我介绍介绍下 GMP 是什么东西?如果在早期的 GM 模型中,我们直接给每个 M 分配一个本地队列和上下文资源,不也能解决全局锁冲突的问题吗?为什么非得在 G 和 M 之间,再凭空造出一个 P 的抽象层呢?M 没法窃取吗?为什么非要 P?如果 M 阻塞掉,P 会怎么处理?怎么动态知道 M 会阻塞,并提前退回 P?M 被解绑后,它还有 P 吗?新接手的 M 是哪来的?如果所有的 M 都进行了系统调用,程序会停...
isaacE2:
二面是创始人级别的,而且每次必问两数之和
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03-29 00:13
广西大学 算法工程师
阿里 AI Agent 开发二面
1. 大语言模型的 RLHF 训练流程是什么,它存在哪些潜在风险RLHF 一般分三步。第一步是 SFT,用高质量指令数据把基座模型调成能听懂任务、按格式回答的模型。第二步是训练奖励模型,把人工偏好数据整理成 chosen 和 rejected 形式,让奖励模型学会判断两个回答哪个更好。第三步是强化学习优化,最经典的是 PPO,让当前策略在奖励更高的方向上更新,同时用 KL 约束避免模型偏离初始策略太远。它的风险主要在三个地方。第一,奖励模型可能学偏,模型最后学到的是“讨好奖励模型”而不是真正更有帮助。第二,强化学习阶段如果约束不够,模型容易出现 reward hacking,看起来分数高,但真...
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