1. 简单做个自我介绍。2. 上一份实习为什么不留在那里？二、Java 基础 1. HashMap 在 JDK1.7 升级到 1.8 做过哪些优化？2. 往 HashMap 里 put 一个值的过程是怎样的？3. HashMap 达到临界值时，扩容是怎么扩容的？4. 数组长度扩容两倍，里面的数据会怎么变化？5. JDK1.7 头插法为什么会出现死循环？6. 1.8 为什么改成尾插法？ 三、实习相关1. 为什么不直接存原始文件，一定要做转码？2. 两种方法转码分别有什么优缺点？3. 转码失败率大概多少？你们怎么监控？4. 你修复过多类格式兼容问题，当时是什么问题？5. Excel 内容太多导致 ...

大佬们看看，有没有什么还要修改的地方，第一个项目做的是黑马点评，加了一个rabbitMQ，第二个项目是鱼皮的API开放平台结合了一下鱼皮的大语言对话模型项目

28届985本，科班，一直走的是本科就业的路子，学习Go后端，曾经还因为周围人卷保研而自己早已踏上了“正确的道路”而沾沾自喜。现在大二下，工程和算法能力还可以，但保研基本无望，也不想考研。愈发觉得自己所谓“正确的道路”可能并不是多么明智，AI以惊人的速度进化，一年之后或者两年之后，后端还存在吗？大部分的工作是否都和AI算法之类的强相关呢，但这又是一个需要研究生以上学历、需要卷论文的方向，本科就业者基本碰不到。自己的本科学历会不会在后端工作一两年就被“降本增效”了，或者是到了大三大四根本找不到对口的工作了？抱歉，可能我有点想到哪说到哪了，我不知道自己是不是在杞人忧天，现在有点迷茫，希望各位已经进入业界的大佬能够给我指条明路，谢谢！

在AI重塑职场、人人自危的当下，“放养式实习”成了常态。别急着玻璃心，Mentor不理你，大概率不是针对你个人，而是2026年职场生态的缩影：全员“生存模式”：Mentor自己可能正背负着随时被优化的KPI，忙着用AI工具赶工，真的无暇分身。“师徒制”的崩塌：传统的“手把手教学”在效率至上的今天已成奢侈品。企业更希望实习生具备“即插即用”的能力，或者至少具备“自我驱动解决问题”的素质。筛选机制：在某些大厂，“放养”本身就是一场无声的面试。他们在观察：谁能在混乱中主动寻找资源？谁能利用AI工具独立闭环？谁还在坐等喂饭？这是“锻炼”还是“放弃”？判断标准只有一个：你是否拥有“定义问题”和“获取资源...