海康威视AI算法工程师

介绍项目的过程中会被问到细节问题1.你学习新东西时，通常通过什么手段解决问题?2.你熟悉C和Python这两种编程语言吗?3.你在运用C和Python时，有没有遇到过特别有趣的事情?4.你用C和Python哪个更多?分别是怎么学习的?5.你有细节了解过Python吗?比如它的内存管理和内存回收机制。6.你用Linux的时候，平常都是在做什么项目?7.你之前做的Linux图像处理项目，是用于什么场景?8.除了搭建Agent流程，面对回答不尽人意或RAG环节问题，会怎么解决?9.你了解海康威视吗?能否举例说明如何将Agent流程应用到海康业务中?

1. 自我介绍这个看个人具体情况了 2. 实习中测试业务介绍在实习期间，我xxxx 巴拉巴拉说一堆, 如果没有也不会问这条的 看个人情况3. 计算机网络分层介绍常见的网络分层模型有OSI七层模型与TCP/IP模型。OSI模型自下而上依次为物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层与应用层；TCP/IP模型通常划分为网络接口层、网络层、传输层及应用层。分层设计降低了系统复杂性，各层独立实现特定功能，方便维护与升级。4. TCP相较于UDP是可靠的原因TCP是面向连接的协议，在数据传输前必须建立可靠连接。它通过序列号、确认应答（ACK）、重传机制、流量控制和拥塞控制等手段来保证数据的有序、...

面试很难，还是要多多练习，感觉自己说不明白业务逻辑1.React的Fiber架构解决了什么问题?在AI长文本渲染中有什么优势?2.在AI流式输出过程中，如果返回的Markdown标签被截断(如代码块未闭合)，前端如何处理渲染?3.什么是RAG(检索增强生成)?前端在RAG 流程中可以参与哪些工作?4.如何优化PromptEngineering以减少前端请求的Token消耗?5.在AI聊天界面中，当消息非常多时，如何保证滚动平滑且不卡顿?6.谈谈前端安全:如何防范Prompt Injection(提示词注入)攻击?7.你们项目是如何进行性能监控的?针对AI场景有哪些特殊指标?8.封装一个通用的AIChat组件需要考虑哪些Props和Slots?9.如果AI接口偶尔出现504超时或网络抖动，前端的重试机制该如何设计?10.简单聊聊向量数据库在前端的应用，前端需要处理向量化吗?11.如何实现一个支持拖拽上传、预览并能被AI解析的附件功能?

1. 自我介绍2. 说一下你的代码风格很懵啊, 为啥问这个问题3. 你开发的高并发组件相对于通用库有什么优势？通用库（如 Boost/Poco）为满足泛型需求，包含了大量抽象、虚函数和全场景适配，较为臃肿。我自己开发的组件优势在于“极致裁剪”：针对特定业务场景（如固定大小的数据包）定制内存池，避免内核态内存碎片；针对单一生产者消费者模型替换重量级锁，采用无锁队列或轻量级同步原语，从而压榨出更高的极限吞吐量。4. 什么是多核 CPU 的伪共享（False Sharing）？如何解决？伪共享是指多个线程同时修改位于同一缓存行（Cache Line，通常为64字节）不同位置的独立变量，导致整个缓存行...