第一学历带专

23年的时候，gpt刚起来，但我那个时候不会用这写代码，课设代码还都是我自己手动一行一行去敲，遇到不会的，还是会看百度，csdn，github，copy下其他人的代码，真正让我开始学会用ai写代码的是24年，豆包刚出来那会，我尝试用豆包写，把思路给它，代码我粘贴到idea里，遇到报错就甩给豆包，到现在，我基本上都是指导ai如何写代码，自己就写20%的量，感觉自己敲的代码量不多了，手都有些生疏了

面试题简述Spring AOP 的原理是什么？面试官想听的1、Spring 是如何通过代理机制在运行时增强方法；2、为什么有的类用 JDK 动态代理，有的用 CGLIB；3、AOP 的执行链路大致如何。面试示例回答Spring AOP 的核心原理是通过动态代理机制在运行时生成代理对象，从而在不修改原有代码的情况下对方法进行增强。当容器启动时，Spring 会解析所有的切面类（带有 @Aspect 注解的类），通过 AnnotationAwareAspectJAutoProxyCreator 这样的后置处理器介入 Bean 创建流程。详情请参考：http://xhslink.com/o/4vWq...

作为已经工作半年的Java开发，日常处理业务需求时经常会感到与数据交互的效率受限于传统的ORM框架和查询逻辑。Python在数据处理和机器学习领域的生态成熟度远超Java，NumPy和Pandas让数据清洗变得异常简单，而Scikit-learn更是将机器学习算法的使用门槛降到了极低。这不是要完全放弃Java，而是给自己装上另一条腿，当后端架构需要融入智能推荐、异常检测这类AI能力时，掌握Python就能让你在团队中发挥关键作用，毕竟技术选型往往由那些能跨越语言边界的人来主导。另一方面，云原生技术栈正在重塑应用交付的方式，Docker和Kubernetes不再是运维的专属工具，而是开发人员必须理解的基础设施概念。这半年里看到项目从传统部署转向容器化的过程，那些懂得K8s编排原理、了解服务网格和微服务治理的同事，在架构讨论中明显更有话语权。与其被动等待技术栈更新换代，不如主动拥抱云原生，让自己的视野从单个应用拓展到整个分布式系统的运行层面，这种从微观编码到宏观架构的视角转变，正是资深工程师与普通开发者的分水岭所在。

面试题简述数据库出现慢查询，你会怎么排查？面试官想听的1、是否知道慢查询日志、执行计划、索引失效等定位思路；2、是否能系统化地给出步骤而不是随口乱试；3、能否举例说明曾经真实优化的过程。面试示例回答这个问题我在 XX 公司实习项目里曾经遇到过。问题表现： 当时一个接口从几十毫秒变成了 3 秒，定位后发现是 SQL 慢查询。详情请参考：http://xhslink.com/o/2pLriF66UjT由浅入深分析1、慢查询常见原因：（1）索引失效（函数、类型、模糊匹配）；（2）数据量过大，分页深；（3）锁等待或死锁；（4）联表太多；（5）查询未命中缓存。2、优化手段：（1）建立合适索引；（2）读写...