字节后端-二面

实习 Offer (SSP) 和 考研上岸，我选了后者，现在有点后悔…说出来不怕大家笑话，当年为了考研，我可是亲手拒了一个大家眼里的“神仙 Offer”（虽说有点吹牛的成分，但那时候确实膨胀，觉得学历到位了 offer 随便拿）。结果现在一看行情……好家伙，心态直接崩了。现在的 Java 后端简直就是“诸神黄昏”，投个简历石沉大海是常事。以前觉得只要会 SpringBoot 就能乱杀，现在连面试机会都难求。说不后悔是假的，有时候真想穿越回去给自己俩耳光。但这世上没后悔药，只能硬着头皮上了。简历贴在下面了，真心求各位大佬指条明路：大家帮忙看看，我这个**“Java 后端 + AI Agent”*...

1. 问一下本科经历2. 介绍一下你第一个项目3. DDD分层架构比传统的MVC有哪些好处？4. 你设计的业务分配的算法介绍一下？5. 算法有哪些优化思路？6. 动态标签列设计怎么思考的？7. 数据量有多大？8. 数据量很大的话，数据存储怎么优化？9. 如何保证缓存和数据库之间的数据一致性？10. 相对于你这个项目用哪种方案？11. 项目中遇到的最大的困难是什么？12. 介绍一下第二个项目13. 模型分析diff的上下文怎么考虑？14. 如果diff的关联的上下文很长超过token，你会怎么办？15. 你想的这种方案，最后输入给模型的prompt是什么？16. 对于大模型的其他组件如RAG和skills有了解吗？17. 那你有想过把代码拆分成一些知识库放在rag里面吗？18. 有对比过其他模型的分析效果吗？19. golang有了解吗？20. HashMap的底层结构21. 为什么要用红黑树？22. 红黑树增删的时间复杂度？23. MySQL事务隔离级别24. MVCC实现原理25. 手撕算法：lc402 移掉k位数字 -> 没想到单调栈，暴力枚举了QAQ反问面试官之后，感觉我的缺点主要在于项目太过于玩具了，对于高并发什么的思考处于比较浅的地步，还有就是code-review对于call graph还有一些成熟的方案不怎么了解过，相当于纯demo，面过几场才知道QAQ，估计是没啥希望了，继续沉淀了噶人们

推荐一个值得做的AI项目 大家好，今天来给大家推荐几个我觉得特别值得做的AI项目。作为一个在AI领域摸爬滚打了一段时间的人，我想分享一些真正有学习价值、又不会太劝退的项目。 🎯 项目一：Stable Diffusion WebUI GitHub地址： AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui（目前已有80k+ stars） 这个项目可以说是AI绘画领域的王者了。它把复杂的Stable Diffusion模型包装成了一个超级好用的网页版界面。 为什么推荐：  ✅ 学习价值高：能深入了解扩散模型的工作原理 ✅ 实用性强：可以直接用来生成各种图片 ✅ 社区活跃：插件...

整体还是有点难度，主要是每个问题看似简单，但是都会深究。但是面试官人很好，体验很 good1.自我介绍2.学习比较大的一个项目3.介绍其中一个项目。拷打。4.介绍其中一个难点以及如何解决？5.项目如何分工？6.慢sql如何排查？自己项目排查过程？7.加索引一定有用吗？失效情况？8.看你提到了redis，说说数据结构以及你项目的应用场景9.redis的内存淘汰和过期策略10.jvm了解哪些参数，怎么设置？11.CMS的底层原理？优势在哪？12.G1垃圾回收器原理？跟CMS比较?13.设计模式都有哪些？项目中用了哪些？举例子14.linux常见命令？15.Java集合类型主要有哪些？以及各自原理16.hashmap的put过程？17.手撕带过期时间的LRU？18.如何优化？线程安全？19.反问面完问下 HR 就说过了