从整体来看，这一轮面试覆盖面非常广，但并不杂乱，反而体现出一个非常清晰的用人标准：工程基础 + 系统理解 + 代码能力 + 安全意识。题目横跨网络、操作系统、数据库、数据结构、C++语言特性以及系统设计，典型地体现了大厂基础面试的特点——不追求特别偏门的知识，而是反复验证你是否具备扎实的“计算机底层能力”。本文不对具体题目做答案展开，而是从“题目结构”和“准备方法”两个维度进行拆解。一、面试题目结构拆解1. 网络与安全（高频核心模块）涉及题目：HTTP 与 HTTPS 区别及 TLS 握手流程打开网页全过程常见网络安全漏洞与防护加密算法与 RSA 原理这一部分的核心不是记忆协议细节，而是理解三...

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

看来得重新踏上征程了。后悔之前oc之后没有走其他的流程。

1. 自我介绍2. 项目拷打3. 你实习做了什么 有什么提升 详细说说4.Transformer 为什么适合做大模型底座？Transformer 适合做大模型底座，核心原因是 并行能力强、长距离依赖建模能力强、扩展性好。RNN 按时间步串行处理，训练效率低，而且长距离依赖容易衰减；Transformer 使用 Self-Attention 直接建模任意位置之间的关系，训练时可以并行处理整段序列，所以更适合大规模预训练。现在大部分大模型都以 Transformer 为核心结构。5. Self-Attention 的公式是什么？输入 (X) 先映射成 Query、Key、Value：注意力计算公式...