荔枝科技 AI应用开发实习一面

内容来自：程序员老廖1. 总览与目标目标：提供基于 muduo 的轻量、高性能 RPC 框架，支持请求/响应、压缩、加密、序列化、负载均衡、服务注册、心跳与线程池，业务仅需处理类型化请求/响应。技术栈：C++17，muduo，protobuf/JSON，zlib/zstd，OpenSSL（AES-GCM）。设计原则：分层清晰、可插拔（压缩/加密/序列化）、类型安全、向后兼容。图示：整体架构视频讲解与源码领取：************************************2. 协议与数据流2.1 帧格式整体帧结构Header详细结构字段说明/约束：magic：0x5250 ('R''P...

“如果想要去ai相关的岗位实习，需要先学习什么内容，可以给个学习路线吗（比如先要学习什么做基础然后学到什么程度之类）。”这是很多同学想了解的问题,我浅谈一下自己的学习路线，仅供参考。阶段一：打好地基 🧱Python编程：重点掌握核心语法、数据结构和面向对象（OOP）思想。目标：能熟练使用Python解决问题，至少刷完LeetCode简单和中等难度的题目。数学基础：理解高数、线性代数、概率论的核心思想。目标：不要求背公式，但要懂原理。阶段二：迈入核心 🧠机器学习基础：学习监督/无监督学习、分类、回归等经典理论。目标：熟练掌握NumPy、Pandas、Scikit-learn这“三件套”，能独立完成一个简单项目深度学习入门：理解神经网络（NN）、CNN、RNN等核心概念。目标：推荐PyTorch框架，并能搭建一些小项目。阶段三：垂直深耕 🚀针对心仪岗位（以AI Agent为例）针对学习，了解相关岗位需求大语言模型 (LLM) 基础：核心是理解Transformer模型原理并学会如何调用GPT等大模型的API。Prompt Engineering：学习如何写出高质量的提示词，让LLM精准理解你的意图Agent开发框架：重点学习LangChain或LlamaIndex。目标：能用框架调用LLM、连接外部知识库或工具，并搭建一个简单的应用阶段四：动手实践 💻项目是简历的敲门砖！ 可以利用前几个阶段学习的内容写一个小项目，将代码上传到GitHub，并写一份清晰的README文档，可以成为你面试时的Demo。可能很多时候一开始摸着石头过河会有点迷茫，但最重要的是一定要多动手、多实践

前言：打破“隔行如隔山”的幻觉 半年前，我还是一个纯粹的 ACMer（程序设计竞赛选手）。 我的世界里只有算法、数据结构和 StdIO，对于现代软件工程——无论是前端的 CSS/JS，还是后端的架构设计——我的经验是绝对的 0。毕业后，我长期从事编程题命题工作，虽然为大厂贡献了数千道题目，但那依然是“做题家”的思维逻辑。 然而，在短短不到半年的时间里，我借助 AI（Cursor 等工具）的力量，从零开始独立完成了多个全栈项目：包括包含每日一题、技能树、对战系统的 牛客竞赛题目追踪器 (Tracker)，集成抽奖与 Prompt 互动的 2026 春季 AI 体验站，以及基于紫微斗数的 牛客 A...

1. HashMap 1.8内部的数据结构是什么？2. 从数据结构和算法角度，HashMap的数组+链表+红黑树设计的好处是什么？3. 为什么HashMap选择红黑树而非普通二叉搜索树/平衡二叉树？4. ConcurrentHashMap 1.8通过什么方式保证线程安全？5. Volatile关键字在ConcurrentHashMap中具体修饰的对象是什么？6. Spring IOC容器如何解决循环依赖问题？7 ~ 22 项目拷打，实习拷打面试官之前是阿里背景，被拷打的压力有点大，项目问的很细，暴露很多问题。还有差距还得沉淀。