记录一下TCL一面

1.自我介绍2.说一下java集合体系3.常见的线程池4.自定义线程池的核心参数，分别是什么作用5.请求从接收到处理到数据库，会用到哪些spring的注解6.join的几种用法，有什么区别7.使用线程池提交任务时候用submit和execute有什么区别8.使用redis缓存，用的是什么客户端，在代码里怎么写9.SpringAOP的原理10.说一下大数据的了解11.kafka相关？12.说一下Springbean的生命周期主要还是以拷打八股为主还有考察是否有真实的实践操作，整体算是比较轻松的，没有什么特别刁难的问题

目前简历是这样，求问有什么能改进的地方

那可真是太遗憾了，你们就继续把流程卡在简历初筛吧，继续给我发测评和笔试之后把我挂掉吧（大部分甚至连感谢信都没有😁），我填网申一点都不累，做测评和笔试一点都不辛苦

这一轮更偏大模型、量化和推理基础理解这场蚂蚁 AI Infra 三面，整体感觉和前两轮又不太一样。前两轮更多是在深挖我已经做过的项目，这一轮虽然也会问项目，但明显更关注我对大模型推理、量化、KV Cache、attention 这些基础问题到底理解到什么程度。开头还是先做自我介绍，我主要讲了自己现在在做的几个方向：一段偏工程化的软件开发经历，一段偏算子和图优化的实习经历，以及自己在做的一个基于 Python extension 的量化推理 runtime 小项目。这一轮项目部分问得相对直接。面试官先让我展开讲了自己做的那个量化推理 runtime。我这边讲的是，基于一个开源 runtime 做...