实习岗纠结

总有人问我：“同样是写Java，为啥你写的代码上线从不报错，领导说你‘架构稳健’，同事说你‘代码像艺术品’？”其实不是我技术多牛，而是我踩的坑够多，总结出一套“升职神技”。这28条Java“秘籍”，从命名规范到系统设计，从并发处理到部署上线，全是我用血泪换来的“经验”。新手照着做，保准快速成为团队“灵魂人物” （没人敢动你代码的那种），升职加薪，指日可待！1. 所有业务逻辑塞进Controller，Service当摆设别搞什么分层架构，把用户注册、订单创建、支付回调、发短信、写日志、校验参数全写在@RestController里。比如一个UserController.register()方法，...

面试官很好，实习问了两个问题直接开始做题，算法给的不是很难，除了数学其他都还能写出来。实习相关拷打算法1.［4，3，0，1，2］，输入这个数组，这个数组右移了2位，所以输出是2，实现算法2.写一个程序计算出圆周率pi3.给一个数组，求出其中三个数的乘积最大的值4.一个桶里有100个黑球，100个白球，每一次都会取出两个球，若颜色一样，放入一个黑球，若颜色不一样，放入一个白球，求最终桶里只剩一个黑球的概率是多少，可以写程序，也可以不写，不写要给出一个完整的证明的步骤5.判断相等的二叉树，对于1 3 2和2 3 1，也是相等的第2个第4个没写出来其他的都a了，还有最后一个二叉树的测试用例没写过，就直接看写的代码了，点出来问题进行了修改最后聊了聊天，问学校课程相关的，还有为什么现在都这么早出来实习反问：个人建议，代码能力挺好的，学校的课程别落下了

一天一个AI岗位介绍，今天要解读的JD岗位是——AI应用研发（直播类）。在所有 AI 应用场景里，直播可能是最“极端”的一个：高并发、强实时、强互动、强转化。如果一个 AI Agent 能在直播场景稳定跑起来，那基本说明——工程能力是过关的。一句话概括它的核心工作：在高并发直播场景里，把 AI Agent 从“概念”变成可规模化运行的系统。不是做 Demo，不是写论文，而是——让 Agent 真正在流量洪峰里活下来。一、这个岗位到底在做什么？它可以拆成两条主线：基建 + 应用落地。1️⃣ AI Agent 框架基建（偏工程核心）JD里提到 MCP 标准、微服务集成、低延迟、安全集成。翻译一下就...

1.手撕leetcode26删除有序数组中的重复项2.线程的几个状态说一下3.线程切换发生了什么4.https全过程、数字证书5.MySQL索引相关内容6.embedding模型是什么，如何理解语义相似性在高维向量空间中的体现7.分块如何做？有什么策略8.为什么选择余弦相似度而不是欧式距离？9.关键词召回 vs 语义召回的适用场景？10.大模型记忆管理、context管理11.详细解释 re-act 的核心流程12.编写 Prompt 的核心经验？13.温度系数和 Top K 的作用？14.最近有哪些重要的大模型更新有没有看过技术报告？（涉及 MiniMax 2.5, Kimi 2.5, Claude 4.6, GPT Codex 5.3 等）15.上一段实习的内容介绍------面完半小时官网显示复试