没有后端项目，不会后端框架，能报后端软件开发岗吗

在 Java 已经卷到天际的 2026 ，推荐语言没有意义，推荐几个未来比较有发展前景的“生态”：1.Rust (系统级安全之王)： 随着大模型推理引擎和高性能中间件的需求激增，Rust 的地位无可撼动。学它不仅是为了就业，更是为了理解底层逻辑。2.Python & AI Agent 框架： 不要只学 Python 语法。去学 LangChain、AutoGPT 或者最新的智能体编排框架。未来每个公司都需要能把 AI 模型落地到业务场景的工程师。3.Go (云原生与分布式)： 在微服务和容器化依然是主流的今天，Go 的简洁和并发处理能力依旧是后端大厂的敲门砖。4.软技能：Prompt Engineering & 产品思维。不能只会写代码还要懂需求

互联网java开发请教二选一问题已有一段python的中小厂实习经历leetcode断断续续刷了30道左右，其中小20道都是dp现在有个非纯互联网的中小公司实习可以去，做的是java toB系统，但好像要自己写需求提取+写代码（不会给现成的接口文档给你）想请教下① 这种非纯互联网但实际内容符合的，算垂直经历吗？② 当前时间段，建议现在入职实习到4月份，但同时还要刷leetcode和准备实习的面经（感觉时间有点紧）？还是1-5月几乎全空档期，1-3刷leetcode和自己做项目，3-4投暑期实习，5月份做毕设呢？

原项目是黑马程序员的java写的黑马点评，很烂大街的一个项目，我自己和一些网友用go重构了一下，适合27届想走后端的同学入门，学习redis和mysql，难度不高，能够帮助大家对后端开发建立基础认识。我是26届，暑期和秋招期间凭这个拿到了几个大厂offer，也用go面试拿到了java（美团）的offer，字节和腾讯的面试也收到挺多。欢迎小伙伴们来一起学习交流，项目目前已有70+ star，也欢迎贡献代码。可以参考我简历上的写法：小众点评 - 基于Hertz框架的点评网站- 该项目基于 Golang 技术栈，使用 Hertz + hz、Thrift、GORM、Mysql 和 Redis 从零构建了一个点评网站的后端服务，涵盖了好友关注、缓存管理、优惠券秒杀、消息推送和地理位置搜索等核心功能。- 基于 Thrift 定义服务接口，通过 hz 工具自动化生成框架代码。在缓存管理方面，通过 Redis 实现缓存穿透拦截、雪崩预防及击穿保护，提高了查询效率并降低了数据库压力。在秒杀功能实现中，使用了乐观锁和悲观锁来解决秒杀过程中的超卖问题，同时，借助 Redis 的分布式锁机制解决集群环境下的秒杀超卖问题。- 期间为 Hertz 修复了一个单测中的 bug 且合入了上游仓库；项目由个人发起并与几位网友共同完成，目前在 github 获得了70 star，地址：https://github.com/lhpqaq/xzdp-go

1.CV和NLP的区别与联系2.在Transformer框架下，CV、NLP、语音是否可能统一？3.大模型训练数据清洗、处理、配比的方法4.大模型训练如何更容易提升模型性能5.Encoder与decoder的中Attention区别?6.Attention如何计算?为什么除以根号下Dk?mask attention是如何实现的?7.讲GQA、MQA、MLA原理。8.为什么要用位置编码?为什么要用sin_cos?9.问之前实习的Agent的设计逻辑，问创新方法的实现。10.你提到用DeepSpeed做SFT训练，请讲一下DeepSpeedZeROStage1-3的区别，以及什么时候用FSDP会更好?11.什么是大模型的幻觉，如何缓解12.为什么会有复读问题，业内有哪些解决办法13.大模型工具调用的实现方式14.Agent的组成部分及实现方法15.问Agent的工具tool的设计，是否是workflow形式。16.了解哪些agent开发框架，例如langchain和Llamalndex，核心应用场景有何不同?17.问数据的输入输出格式如何保证大模型输出稳定的json做了哪些工作?18.开放题:你在大模型训练中遇到过的困难，如何解决?19.代码题:实现一个Tokenizer