中科飞测避雷（c#开发 社招）！！！

1. 讲一下多路线程池的实现原理，怎么做线程同步？2. 生产者-消费者队列(有界队列)实例需要几个条件变量和锁来管理？（1个和2个都行，2个就是not_empty和not_full）3. 你提到无锁队列，讲一下实现方法？4. 为什么用atomic原子变量来实现无锁队列？了解atomic的底层原理吗，这样做会引入什么代价？5. 为什么atomic+自旋实现的无锁队列比有锁队列性能更优？6. 讲一下内存序有哪几种？分别有什么特性怎么使用？7. 为什么memory_order_acquire和memory_order_release 用于锁的获取和释放？8. 为什么要使用内存序？为什么执行顺序和代码顺序会出现不一致？9. 你提到编译器优化？还有其他原因吗？（CPU乱序，缓存一致性）10. 讲一下返回值优化？返回值优化的原理能展开说说吗？11. 讲一下你的解码帧内存池的实现原理和数据结构选型？12. 你提到你每个页设置的是64KB，为什么选这个大小？13. 如果你每个页拼接起来尾部有不足64KB的怎么办？（已经按公倍数选择了，解码帧分辨率都是64的倍数）14. 讲一下你为什么选LRU，假如你用来管理页的vector回收了一些页块回来，造成了外部碎片，该怎么处理？（硬控三分钟，给我整麻了）15. 聊聊webrtc和websocket的差异和优缺点，你认为他们分别适合什么样的业务场景，有什么优缺点？16. 手撕：跳跃游戏II

1、简单自我介绍2、项目介绍，你认为项目最能体现你技术的一块是哪部分，详细讲讲3、在原公司的分工以及团队4、分库分表，分表的时候怎么保证业务不受影响 答：（这个不会，直接照抄的另一位老哥的面经答案）全量迁移+增量监听+双写+灰度切读。 ps：面试官应该不是很满意5、对服务做过哪些优化 答：在数据库查询时做优化，尽量避免多表查询、避免select*、in和exists的区别等。6、怎么设计表来避免你说的那些问题 没答上来7、你认为spring boot 有什么优点，解决了你哪些问题，如果没有spring boot你的问题如何解决 答：解决了依赖管理和配置管理的问题，可以让我们简化依赖和配置管理，...

提问环节: 1、说一下C++的三大特性2、C++多态3、讲一下虚函数指针和虚函数表、虚函数表在虚拟内存的哪个区4、说一下用到的C++11/14/17的新特性5、多线程同步的方式6、用过哪些锁？7、讲一下RAII8、智能指针有哪些？有什么特点？9、写一个简单的shared_ptr10、shared_ptr的底层，在内存中是怎么布局的？11、说一下shared_ptr的循环引用？怎么解决？weak_ptr如何创建和使用？12、指向内存的shared_ptr都释放了，但还有一个weak_ptr指向这块内存，这块内存会释放吗？13、weak_ptr也有计数吗？说一下14、讲一下常见的几种设计模式和实现方法15、单例模式的实现，以及单例模式的优缺点16、设计模式的六大原则17、聊一下Impl？18、ffmpeg和gstreamer框架的对比和优缺点19、说一下音视频同步的原则和做法20、OpenGL渲染帧率如何确定？21、如果显示器帧率是60帧，视频是150帧，应该怎么渲染22、介绍一下你的码率控制模块的设计框架？码率控制模式如何选型？（cbr/abr/vbr）23、介绍一下你是如何处理弱网卡顿的（时域svc + 记忆化滑动窗口预测）24、如果网络持续恶化，你会立刻降码率吗？25、介绍一下你的多路解码模块设计？内存池大概是怎么实现的？（多级分辨率链表 + LPU）26、讲一下AI工具，如何使用和发布skills和mcp server27、平时用AI开发多吗？都是怎么用AI的？28、Qt主窗口用的QWidget还是QMainWindow？为什么？29、共享屏幕看一下项目代码，看看你的代码习惯反问环节：Q1：您组里做什么业务呢？A1：音视频SDK开发，涉及linux和windows端，这块跟你经历接近；除此之外还要在移动端APP做拼接、特效等功能，不过这些你过来后也可以学。Q2：您是如何解决soc芯片编码能力不足，但需要给多路APP用户推流的问题？如果复用某几路流，码控不能兼容用户体验，您是如何思考的？A2：我们业务是手机和相机局域网通信的，并且只推一路流（笑），不过你提的这个问题确实不好解决。Q3：请您给一些关于我学习和成长的建议？A3：了解基础技术的前提下，多学习和使用AI吧，AI更新太快，程序员都要被自己开发的AI干掉了（笑）

咱们商科生想挤进AI赛道，必须扬长避短，把“AI+商业”焊死在职业规划上。1.AI应用产品经理/运营（最推荐）： 核心：不是设计APP，是设计人与AI的协作流程。 准备：疯狂体验国内外AI产品，写深度测评。思考它们的场景、用户和商业模式。2.行业解决方案/售前（空间最大）： 核心：把AI技术“翻译”成客户能懂的行业价值。 准备：选一个你感兴趣的行业（金融、消费、制造），研究它的核心痛点，然后看AI能怎么解。我们的商科知识这时是巨大优势。3.AI时代的组织与人才发展（未来蓝海）： 核心：当公司全员都用AI，组织怎么变？岗位怎么重构？需要什么新技能？怎么做培训？这是OD/HR领域的下一个金矿。 准...