岚图一面后多久二面啊

🕐面试时间：26.4.13-45分钟-电话面试💻面试岗位：AI应用开发❓面试问题：1、自我介绍2、选熟悉的项目来完整介绍一下？3、这个课题组项目是几个人做的？4、现在主流Agent里面好像替换掉了RAG这一部分有了解过吗？5、AIcoding的过程中有遇到一些什么问题吗？或者说有没有一些心得？怎么去用AIcoding呢？6、AIcoding的话，平常使用哪些来写代码？7、介绍下React范式，然后Agent如何去判断何时调用知识库、MCP Server、API呢？8、React范式的话有什么缺点呢？9、介绍下文档异步处理的整个流程？10、为什么使用Kafka而不是使用Spring的Even...

上周组里招人，我面了六个候选人，回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人，算法题写得都不错。第一道二分查找，五分钟之内给出解法，边界条件也处理得干净。第二道动态规划，状态转移方程写对了，空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历，力扣刷题量都在300以上。后三个呢，就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好，有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生，我印象特别深——她拿到题之后没有马上写，而是先问我：“面试官，我能先跟你确认一下我对题目的理解吗？”然后她把自己的思路讲了一遍，虽然最后代码写得不是最优解，但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的，但当我问她“如果这里是线上环境，你会怎么设计’的时候，她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么？我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候，也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷，你不刷就过不了笔试关。后来工作了，前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候，没人让你写反转链表，也没人让你手撕红黑树。更多的是：这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官，慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出，但目的变了。我出算法题，不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候，是怎么思考的。你会先理清题意吗？你会主动问边界条件吗？你想不出来的时候会怎么办？你写出来的代码，变量命名乱不乱、结构清不清楚？这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具，不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路，这没问题。但如果你刷了三百道题，却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的，那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode？要刷，但别只刷题。刷题的时候，多问自己几个为什么：为什么用这个数据结构？为什么这个解法比那个好？如果换个条件，解法还成立吗？把刷题当成锻炼思维的方式，而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的，从来不是一台背题机器，而是一个能解决问题的人。

各种拷打项目，结合项目来问八股 答得不太好的   SACK 在标准 TCP（如 TCP Tahoe 或 Reno）中，确认号（ACK Number）仅表示接收端已成功接收的连续字节流边界。一旦中间某个分节（Segment）丢失，即使后续更高序号的分节已到达并存入接收缓冲区，接收端也只能发送该缺失分节起始序号的 ACK。  累积确认位：依然保留，用于指示当前已按序收到的最后一个字节。 SACK 选项字段：在 TCP 报文头的 Options 字段中，新增了 SACK 块。每个块由一对 左边界 (Left Edge) 和 右边界 (Right Edge) 组成，精确描述了接收缓冲区内已收到的非连续...