华为校招

最近又到了集中投递和面试的节奏，尤其是周一，打开牛客一看，很多人都在刷八股、改简历、投岗位、等面试通知。但我发现一个很真实的问题：很多人不是不会，而是一到面试现场就答不出来。平时看题的时候觉得自己都会：Java 集合底层原理看过MySQL 索引和事务背过Redis 缓存穿透、击穿、雪崩也整理过项目亮点也提前写在简历里了自我介绍甚至能背下来 但真到了面试官问的时候，情况完全不一样。面试官不会像题库一样按顺序问，他可能会突然追问：“你这个项目并发量是多少？”“为什么这里用 Redis，不用本地缓存？”“如果线上出现慢 SQL，你怎么排查？”“你说你做过优化，具体指标提升了多少？”这时候最容易出现的...

我目前的进度是技术差不多vue3学完了 磕磕绊绊也学了五六个月 然后在着手做项目（第一个那个）做了差不多一半 第二个项目是学校几个大学生接的单子一起开发 不过还没开始 不过项目是这个项目 应该过几天要开始做了然后我这几天学得枯燥 今天没事就学着做了我人生第一份简历 我的疑问是：我这两个项目包装的天花乱坠 这简历看得我都血压飙升 因为简历上面花里胡哨的其实我根本不会呀！！ 说实话做项目我的能力只有知道文件结构 哪个文件放什么东西 能写一些简单组件 会改改样式 会配置路由和状态管理 会组件数据通信 我目前只会这些 简历上其他的我全部都不知道怎么回事 看着简历有种空虚的感觉 因为我真的只会一些最基础的东西啊面对我这种情况 我项目要做到哪种程度才能开始投简历呢 还有是不是项目做完还要背八股准备算法 再投简历呢？说的很杂很乱 如果有大佬耐心看了一下帮我解决一点点疑惑 我就感激不尽了😃突然有动力了😡 四月份我要狠狠做项目 狠狠背八股 狠狠刷算法 ！🥵🥵🥵我要创造奇迹！！🤬🤬🤬我要进大厂！！！😡😡😡

上周组里招人，我面了六个候选人，回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人，算法题写得都不错。第一道二分查找，五分钟之内给出解法，边界条件也处理得干净。第二道动态规划，状态转移方程写对了，空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历，力扣刷题量都在300以上。后三个呢，就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好，有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生，我印象特别深——她拿到题之后没有马上写，而是先问我：“面试官，我能先跟你确认一下我对题目的理解吗？”然后她把自己的思路讲了一遍，虽然最后代码写得不是最优解，但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的，但当我问她“如果这里是线上环境，你会怎么设计’的时候，她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么？我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候，也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷，你不刷就过不了笔试关。后来工作了，前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候，没人让你写反转链表，也没人让你手撕红黑树。更多的是：这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官，慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出，但目的变了。我出算法题，不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候，是怎么思考的。你会先理清题意吗？你会主动问边界条件吗？你想不出来的时候会怎么办？你写出来的代码，变量命名乱不乱、结构清不清楚？这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具，不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路，这没问题。但如果你刷了三百道题，却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的，那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode？要刷，但别只刷题。刷题的时候，多问自己几个为什么：为什么用这个数据结构？为什么这个解法比那个好？如果换个条件，解法还成立吗？把刷题当成锻炼思维的方式，而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的，从来不是一台背题机器，而是一个能解决问题的人。

Q1：大模型（LLMs）具有什么优缺点？答案：优点：可以利用大量的无标注数据来训练一个通用的模型，然后再用少量的有标注数据来微调模型，以适应特定的任务。这种预训练和微调的方法可以减少数据标注的成本和时间，提高模型的泛化能力；可以利用生成式人工智能技术来产生新颖和有价值的内容，例如图像、文本、音乐等。这种生成能力可以帮助用户在创意、娱乐、教育等领域获得更好的体验和效果；可以利用涌现能力（Emergent Capabilities）来完成一些之前无法完成或者很难完成的任务，例如数学应用题、常识推理、符号操作等。这种涌现能力可以反映模型的智能水平和推理能力。缺点：需要消耗大量的计算资源和存储资源来训...