农发面试统计

想做 AI Infra / LLM 推理系统 方向。 身边没有同方向的朋友能问，自己摸着石头过河整理了一份学习路线，越整理越虚——感觉知识点又多又散  我自己总结的核心路线就一句话： 先理解模型前向 → 再理解单请求生成 → 最后再看多请求 / 多卡 / 多实例下的系统优化 把 Decoder 模型和最小推理框架先跑通，再去看工业级系统，应该很多设计会自然浮出来——这个思路对吗？ 想和大家多多交流！

简历我叫ai压缩成了一页,如图所示j

我不上课，我要实习😡，这约面是真难啊，投了4天了就约到两个，一个笔试，一个面试

1.单例模式 我写完懒汉式的一直说有问题，我都不知道哪里有问题懵逼了，和我本子上写的一模一样2.CAS底层 两个线程真实交互的过程是什么样子的？3.mysql中的bin log和redo log的二阶段提交，谁先提交？4.HashMap底层 为什么Concurrent是线程安全？5.限流100QPS情况下 如何实现限流？ 滑动窗口的问题？如何处理？令牌桶可以解决吗？6.synchronized是怎么样的，懒汉式中，如果一千个请求打过来怎么办？7.求最长递归子序列，要求复杂度nlogn帖主实习一个月修为散尽完了 答得非常差 全程java八股拷打 一点实习没讲也没问 ai也没问 woc！！！！！吗...