前端面试造火箭的铁证

在牛客发牛客的面经面试官人很nice，全程用引导和探讨的方式在聊。AI产品的了解把rabbitmq交易任务分发改成线程池分发，应用挂掉了任务就丢掉了，咋办线程池参数设置的依据，IO密集还是CPU密集G1和历史垃圾收集器相比，优势是啥各个事务隔离级别是如何实现的oracle和mysql相比的性能如何，为啥金融系统用oracle用redis做什么业务，redis数据不一致怎么办旁路更新如果大量的缓存被删了，造成缓存穿透咋办？有没有用分布式锁的考虑redis为什么快AOF和RDB的对比，分别咋实现的undolog，redolog分别什么时候写入，什么时候刷盘docker和K8s有了解过吗手撕：判断链表有环

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本人已成功转行 AI 产品经理，整理了几类适合写进简历、且面试高频被问的 AI 项目供大家参考。项目要点：核心要明确，AI 产品经理首先是产品经理，核心是用 AI 解决真实问题，而非堆砌技术名词。一、0 代码  or 低代码也能算 AI 项目吗？当然算，我主要用 coze/dify/n8n 这类工具搭建，分享两个实际落地、能写进简历的项目：用 coze 搭建自动产出儿童绘本视频的全流程工作流，实现从文本脚本→自动分镜→AI 生图→视频合成的自动化，无需手动干预每个环节搭建自动抓取 & 总结小红书热点的 Agent，每日定时推送热点总结到个人工作账号，辅助内容选题效率提升 30%二、AIGC 作品集聚焦生图、生视频方向，我的做法是有意识总结 prompt 写作规律，对比不同 prompt 对输出结果的影响，形成可复用的方法论。牛友们面试时大概率会遇到这类问题：你最近觉得最实用的 prompt 技巧是什么？如何保证 AI 生成内容的风格一致性？三、从自身痛点出发的低门槛项目不会写代码也没关系，核心是 “解决真实痛点”。我的路径是：从日常工作痛点切入（比如文字排版混乱、内容整理耗时）用 AI 辅助 + 低代码工具搭建小工具部署上线实际使用（哪怕功能很基础）比如我做的文本排版小工具、内容格式化网站，虽简单但走完了从需求到落地的完整链路，在产品面试中含金量很高。四、最后一个关键提醒：学好英语学好英语不仅能顺畅阅读官方技术文档，还能第一时间上手海外前沿 AI 工具、跟进原始技术社区讨论，紧跟模型和产品的更新节奏，在 AI 产品赛道保持信息差优势。

刚准备开始找实习，目标三月份中厂日常实习，求指点。还有些问题问问各位大佬1、面试官考算法题，是在自己电脑上打代码共享屏幕给面试官看吗，还是面试官会提供网站2、我前期学数据结构用的C++刷的hot100，那时候还没学JS，面试的时候用C++写有影响吗3、现在还没有实习经历，有必要开始投暑期吗，还是等后面找到第一段实习了，边实习边投递暑期