futurus北京未来黑科技java面经

一、什么是全局 ID？一句话：全局唯一 ID = 整个系统里永远不会重复的 ID。不管多少台服务器、多少张表、多少服务，生成出来的 ID 都绝对不重复。比如：订单 ID优惠券 ID用户 ID流水号这些都必须全局唯一，不能重复。二、为什么需要全局 ID？（你写的那两个问题是核心）你学习笔记里写的两点，就是分布式系统必须用全局 ID 的真正原因：1. 数据库自增 ID 不安全、规律太明显如果订单 ID 是：101、102、103、104...别人一看就能猜到：今天卖了多少单总订单量多少商业机密直接暴露全局 ID 是乱序的，别人猜不到。2. 分库分表后，数据库自增 ID 会重复比如：订单表 1 自增...

1. 能讲一个你比较熟悉的项目讲一讲吗？2. 对于这个项目里面有没有一些记忆深刻，或者说遇到的一些难点的地方呢？3. 对别的设计模式有所了解吗？4. 有实际应用的设计模式总共有哪些呢？5.MySQL和PGSQL是怎样使用的？6. 这个项目是用了多数据源的方式吗？7. Docker在项目中是怎么用的？8. 能举几条简单的Docker命令吗？9. 对Java反射的理解能展开讲讲吗？10. Java中支持的数据类型有哪些？11. Java数据类型主要分为几大类？14. 对别的JDK版本有了解吗？15. Lambda表达式是哪个JDK版本开始有的？16. 有用过Lambda表达式和Stream流吗？17. Stream流里过滤对象某一条件用哪个方法？18. Stream流里映射用哪个方法？19. Java中支持多继承吗？20. 能简单说一下HashMap的工作原理吗？21. Java中的Array和ArrayList有什么区别？22. 最近有在学一些什么东西吗？23. 对于后端这方面的技术有学习一些刷新的吗？24. 做项目遇到新的技术栈一般会怎么操作？

一、开场与自我介绍环节 1. 请做一下自我介绍。   二、网络与协议相关 2. TCP的三次握手和四次挥手是什么？3. 三次握手两次行不行？四次挥手三次行不行？4. WebSocket和HTTP有什么区别？   三、Go语言相关 5. Go语言里的map是并发安全的吗？6. sync.Map的实现原理？它解决了什么问题？7. Go语言里的协程泄露是什么？什么情况下会发生？8. 怎么判断Go程序有没有协程泄露？9. 数组和切片有什么区别？   四、Redis相关 10. Redis的常见数据类型有哪些？11. Redis的持久化方式有哪些？RDB和AOF有什么区别？12. Redis雪崩是什么？...

面完模型训练与AI运营-视图方向，以下是个人的小看法一、岗位通俗解读视图方向≠前端页面视图=AI视觉画面赛道专注：图片/视频帧/场景画面识别，属于视觉模态AI运营，不做文本、音频多模态，只搞画面模型落地与迭代。简单说：管视觉模型的数据、训练效果、线上bug、迭代优化，偏落地运营，不搞底层算法研发。二、核心工作内容1. 视图数据治理：清洗业务画面、过滤模糊/遮挡/过曝坏图、筛选正负样本、归一化数据集2. 模型微调实验：视觉模型微调、调参、对比实验、指标评测（准确率/召回率/误漏检）3. 线上运营迭代：收集画面识别Bad Case、问题归因、难样本回流、模型版本迭代4. 业务落地：制定标准拍摄视图规范，提升模型真实场景适配率三、面试高频必问真题1. 视图AI运营和普通AI运营的区别？普通AI运营侧重文本对话、prompt优化。视图方向专攻视觉画面，核心解决光线、角度、遮挡、画面畸变导致的识别误差，对图像场景敏感度要求更高。2. 视觉视图模型常见Bad Case？- 环境问题：暗光、强光、逆光识别失效- 画面问题：角度倾斜、画面畸变、物体遮挡- 场景问题：背景复杂、相似物体干扰- 设备问题：画质模糊、压缩失真3. 完整迭代流程需求拆解 → 视图数据清洗筛选 → 微调实验 → 离线评测 → 灰度上线 → 线上抽检 → case归因回流 → 模型迭代4. 如何提升模型场景适配性？补充极端场景样本、图像数据增广、稀缺场景增量训练、统一业务拍摄标准四、岗位适配人群适合：有AI运营、数据标注、模型微调、case复盘、数据分析经验的同学偏实操、重落地、不卷算法论文，非常适合求职AI中后台运营岗！