科大讯飞25届校招内推

开始记录一下自己的找暑期实习之路！面试问题：自我介绍手撕算法（64.最小路径和 ez）你是如何看待线程安全的？volatile关键字可以用来修饰方法嘛？synchronized和volatile有什么区别？volatile会导致线程阻塞嘛？Mybatis的缓存机制？什么情况下会导致频繁Full GC？MySQL优化实践？你要做一个简易QQ，你会用哪些类型的数据结构？SpringBoot如何解决跨域？SpringBoot启动类中有哪些注解？SQL题目（有点忘了）Redis中的缓存击穿；拷打项目；大模型知识了解？如何做流式输出？你项目中用到的RAG是有什么用？总结： 第一次面试，有点紧张，有些问题...

东南大学27届人工智能，两年半按部就班，中流成绩保不了研，不想考研，准备本科就业才发现学校教的根本用不上。无科研无论文，没有系统学过任何一个技术栈。有一个数模省一，学过机器学习，CV  NLP，搞过一个数据库大作业，BS架构的团购系统，前端后端数据库都是自己+AI弄的。目前准备主攻后端和大模型应用。寒假学习go，准备项目，开学后投递日常实习，同时学习JAVA。目标秋招前有1-2段实习，秋招时主要投后端/大模型应用，也投一投银行。对于这样的规划，各位大佬有什么建议吗

零实习进大厂，本质上是因为他们的简历证明了他们不需要通过实习来证明能力。很多同学在大二大三就参加过ACM-ICPC等顶级算法竞赛，拿过金银牌，这种含金量远超一份在大厂里偶尔修修边角的实习经历。面试官在招人时，逻辑非常简单：实习经历是证明“你做过类似的事”，而竞赛成绩和高质量的开源项目证明的是“你具备极强的学习和解决问题的潜力”。在大厂看来，潜力往往比经验更值钱，因为经验可以积累，但那种极客般的敏锐度是很难培养出来的。

Spark 3.x AQE 与 DPP题目一：AQE 的三大能力与适用场景场景：你们的离线数仓从 Spark 2.x 升级到 Spark 3.x 之后，发现同一份 TPC-DS 报表整体性能提升了不少，但有些 SQL 在数据倾斜场景下表现差异更明显。Leader 让你梳理并落地 Spark 3.x 的 AQE（Adaptive Query Execution，自适应查询执行）能力，用来统一优化 SQL。要求：说明 Spark 3.x AQE 相比 Spark 2.x 的核心目标是什么，解决了 Spark 2.x 哪些「静态优化」的痛点？结合实际查询场景，分别举例说明 AQE 的 三大能力： 动...