BG：27届2本9硕，求职意向后端 困惑：做了好多Ai coding了，怎么感觉后端干不久了呢（碎碎念  接下来还是给大家带来携程暑期实习二面的java后端面经！  自我介绍； 你觉得你项目中最闪亮的点是什么？ 答：开始吟唱 （随后开始问项目） 多线程环境下确保线程安全的几种方式？ 答：synchronized、ReentrantLock、ReadWriteLock等锁机制，以及volatile等关键字对可见行和有序性的保证 volatile如何保证？ 答：举了个i++的例子； 如何排查full GC频繁出现？原因？ 答：dump文件，分析老年代占用情况； Redis集群的方案？ 答：主从复制...

只有字节阿里华为kpi。求佬们帮看下简历😭😭😭😭😭

ttl： 3.19一面晚上过3.20二面3.23oc3.25offerbase：末9有一段中小厂实习一面面经：（总体时长一个小时二十分钟左右没什么八股，主要都是问项目和场景题1.实习（问了有四十分钟，感觉面试官很看重实习这一块，一直在拷打，问到后面我都要疯了，好在准备得比较充分1️⃣用的是什么中间件，有参与技术选型吗，实习的项目里为什么选这个RabbitMQ而不是kafka，为什么不用RocketMQ，为什么放弃异步，自己的项目里面使用的是kafka，那你觉得项目和实习的中间件选型有差异的原因是什么，他们之间的区别在哪里，底层的原因知道吗（高柱到这里已经快疯了，但是硬着头皮答完了，主要是从一致性吞吐量和框架的契合度答，面试官说答得挺好的，应该是没什么问题，这一块就问了快半个小时，到这里我已经快疯了2️⃣项目怎么对接上下游3️⃣介绍项目的难点重点4️⃣微服务（高柱实习是单体项目没涉及这一块5️⃣Redis的使用2.项目：1️⃣智能客服是怎么应用在项目里的（langchain4j➕rag➕functioncalling）2️⃣RAG了解多少3️⃣文本向量化的难点是什么，了解哪些大模型的知识（我一点不懂，纯瞎扯，但貌似扯对了4️⃣对ai的态度是什么，aicoding相关5️⃣怎么保证多节点下Caffeine缓存里面数据都是一致的（答的是短ttl，面试官不是很满意，但是我确实不太懂这个怎么保证，后来查了还是不懂怎么保证6️⃣Redis的使用，和你的实习项目的使用有区别吗，还有一些引申问题3.八股（含量不高，就是走个过场1️⃣进程的内存布局2️⃣Redis三剑客3️⃣微服务相关知识（高柱已经忘得差不多了…勉强答上来4️⃣JVM5️⃣线程状态6️⃣线程安全，在你的实习项目里怎么保证线程安全的（又绕回来了4.智商题找异常球5.手撕：1️⃣五道sql，不难2️⃣力扣不重叠的滑动窗口数组，贪心➕双指针秒了强度拉满了这个一面，高柱到后面人都是傻的二面面经：（就半个小时实习拷打，简历上写了几点就问了几点，问完就结束了，无手撕

1.说一下 Transformer 的底层结构吧Transformer 的核心是用自注意力代替传统序列模型里的递归结构。一个标准模块通常包含多头自注意力、前馈网络、残差连接和 LayerNorm。自注意力负责让每个 token 和其他 token 直接交互，前馈网络负责做非线性变换，残差和归一化负责保证深层训练稳定。它真正厉害的地方不是结构复杂，而是信息传播路径短，长距离依赖更容易建模，并且天然适合并行训练。2. Transformer 为什么用了 LayerNorm 呢因为 BatchNorm 依赖 batch 维度上的统计量，但 NLP 任务里句子长度不一致，线上推理时 batch 也经常...