暑期offer帮选

面试的重心主要放在对抗经验上。反调试（用户态、内核态）内核shellcode扫描方法（要求能稳定扫出外挂的）怎么遍历一个游戏进程的所有虚函数表如何遍历物理内存如何追踪外挂的读写内存操作fake cr3的实现原理游戏为了防止改包挂会做哪些防护有没有破VMProtect 3.5以上版本的经历（面试官称：其他vmp全是搞笑）压箱底的面经，想了想发一下吧。想入游戏安全的同学可以参考一下。（当然个人是不推荐入hhh，理由是付出回报比偏低，而且就业面窄）

京东云 一面二面合集。Java又Win了,之前海投投了京东，没想到给我面了，感谢东哥。整体面试官比较温和，对我不会的问题不会太压力我，体验感比较好。一面：整体面试难度还可以没手撕1.自我介绍2.Redis和Mysql的区别3. Gateway统一认证是怎么做的4.Runnable和Callable的区别5.HaspMap、HashTable、ConcurrentHashMap三者的共同点和区别6.Spring IOC AOP思想、具体应用7.MySQL慢查询优化8.你在项目中用到了Guava的ratelimiter，这用了什么算法？9.线程的栈帧里面有什么？10.ratelimiter的buc...

在AI Agent的设计中，意图识别是自然语言理解（NLU）的核心环节，直接影响用户体验和业务目标达成。作为AI产品经理，需从业务场景、技术实现和用户体验三个维度系统设计意图识别方案1. 明确业务需求与意图分类体系- 场景拆解：根据Agent的应用场景（如客服、智能家居、电商导购）梳理高频用户诉求。例如：- 客服场景：咨询、投诉、退款、查询进度等- 智能音箱：播放音乐、设置闹钟、控制设备- 意图分层设计：采用树状结构（主意图→子意图→槽位），避免分类粒度混乱。例如：主意图：订机票├─子意图：查询航班（槽位：出发地、目的地、日期）└─子意图：改签机票（槽位：订单号、新日期）- 兜底策略：设计"未知意图"分类，结合澄清话术（如“您是想查询订单还是联系客服？”）或转人工流程。2. 数据驱动的模型构建- 数据采集与标注：- 通过用户历史对话、搜索日志等获取真实语料。- 标注时需注意同义表达覆盖（如“帮我订票”和“买张去北京的机票”）。- 技术选型方案：- 规则引擎（正则表达式、关键词）：冷启动阶段/高确定性场景（如命令词）- 深度学习（BERT、TextCNN）：复杂语义场景- 大模型微调（Few-shot Learning）：长尾意图识别- 多模型融合：规则兜底+模型预测，例如先用规则处理高频意图，剩余流量走模型。3. 用户体验闭环设计- 容错机制：- 置信度阈值设置（如低于0.7时触发澄清）- 上下文继承（用户说“换一个时间”时继承前文航班查询意图）- 效果评估指标：- 技术指标：准确率、召回率、F1值- 业务指标：任务完成率、转人工率、单次对话解决率（FCR）- 用户感知：用户主动纠正次数、满意度调研- 持续迭代闭环：- 建立bad case分析流程，将误识别样本反馈至标注池- 监控意图分布变化（如新增促销活动可能引发未覆盖的咨询意图）的         

面经合集目录帖子标题作者原贴链接小米后端开发日常实习二面小米后端开发日常实习二面_牛客网打工日记｜入职小米一个月打工日记｜入职小米一个月_牛客网自己第一份实习的收获和体验||武汉小米自己第一份实习的收获和体验||武汉小米_牛客网帖子1：小米后端开发日常实习二面应该是去年10月面的，最近复习八股，就每天往牛客贴一条面试记录，自己也复习一下。1. 没让我自我介绍，而是问我还没找到实习吗？ 。。。找到实习了我还面试干嘛。。。2. 实习做了什么？项目来源？3. redis常见数据结构，用了哪些？4.除了redis还有知道有哪些缓存，回答memcached。追问区别。5.布隆过滤器。（简历里写了用来解决...