快手日常实习面经（已oc）

今年年初Deepseek横空出世，起初我对此还不以为然。但是将近年末我发现Al的进步速度无法估量，其势之迅疾，之深邃，已远超常我的想象。博主“飓风影视”的一则视频《Al可以取代我，那我的意义是？》让我对Al的认知更为震惊，我不禁思考自我价值是否在时代轨迹中有一席之地。以史为镜，珍妮纺织机淘汰掉不会用纺织机的人，他确实带来了新的就业机会，被淘汰的那部分人难道不知道纺织机即将问世吗？或许知道，却又未曾真正理解这不仅仅是工具的迭代，更是一场生存逻辑的颠覆。这其中是否存在认知偏差？是人的认知导致他们会被纺织机淘汰吗？还是说他们并没有抓住时代红利。时代的红利，永远属于那些能穿透表象、理解变革本质，并敢于...

项目拷打n分钟1.如何解决高并发场景下的请求？2.分段锁的实现原理及局限性？3.请求量过大的优化思路（如前端限流、网关层拦截等）？4.回滚机制的设计？5.Linux系统编程 进程间通信方式6.kill命令终止进程的底层实现原理？7.虚拟地址的作用（进程隔离、地址空间扩展）？8.父进程创建子进程时，操作系统做了哪些操作9.JVM垃圾回收 分代回收机制（新生代、老年代）？10.垃圾回收算法（标记-清除、标记-整理）？11.可达性分析 vs 引用计数法？12.TCP vs UDP TCP可靠传输的体现（面向连接、按序到达）？13.UDP适用场景（广播、多播、实时性要求高的业务）？14.进程管理 进程终止的底层交互（信号机制）？15.虚拟内存与物理内存的映射关系？

首先讲为什么写这篇啊，因为现在基本上都是开源模型的，然后大量的公司需要自己的数据和样本，所以非研究院这种，基本上都是开源模型二开，所以说基本上都是调试出自己的模型，部署在自己的显卡上。那么这里就有专门的一个岗位，大伙可以去搜，叫模型部署的岗位，不过只有大公司才会有，一般的话，都是顺手全干完的。比如我hhh，我一个人能顶人家几个，有时候能力越大，干活越多，而不想干活，就要装糖，然后能力越小，所以说能力越大，能力越小。ok，正式开始啊，上面讲了为什么要部署自己的模型，这里我默认，你知道有ollma这个种东西，也默认你已经下载好了模型，有自己的显卡。比如说你下载了个各方面都很好的，自我感觉良好的模型...

海投投着了字节，啥也不会怎么办啊！！！实习就要4轮面试！牛客中高级难度，我连for循环都得合计合计的选手怎办啊！！！！