一、JS基础必刷题（必刷！刷40题左右）前端的根基！面试官一上来就问，基础不牢，后面全白搭，这部分必须吃透，不能偷懒！重点刷这些：变量提升、原型链、闭包、this指向（必考！）、箭头函数与普通函数区别、异步编程（Promise、async/await，高频中的高频）、数组方法（map、filter、reduce，不仅要会用，还要懂原理）、深浅拷贝、类型转换、事件冒泡与捕获。刷题建议：每天1-2题，不用刷太多，重点是理解，比如闭包的作用和坑、this指向的各种场景，刷完能自己讲明白，比死记硬背强10倍！二、HTML+CSS必刷题（基础加分，刷20-30题）别觉得这部分简单就忽略！很多人栽在这，尤...

一、Java基础必刷题（重中之重，刷40-50题）核心目标：夯实Java基础，应对面试官对基础知识点的深挖，这是入门门槛，基础不牢必挂！刷题范围：LeetCode Java基础题+面试高频选择题，重点聚焦核心知识点，不刷偏题怪题。必刷重点：面向对象三大特性（封装、继承、多态）、接口与抽象类区别、String/StringBuffer/StringBuilder区别、集合框架（ArrayList/LinkedList/HashMap/HashSet）、多线程（线程创建、线程安全、锁机制、线程池）、异常处理、IO流（字节流/字符流、NIO）、反射机制。刷题数量：每天1-2题，总共刷40-50题，重...

备战AI技术研发岗（算法/大模型/多模态）面试，刷题不能盲目！以下题单覆盖面试90%高频考点，不用贪多，刷透这些就够了！一、算法基础必刷题（重中之重，刷50-60题）核心目标：应对面试手撕代码，基础不丢分，这是入门门槛，不能偷懒！刷题范围：LeetCode 中等难度为主，重点刷数组、链表、栈队列、二叉树、动态规划、贪心，不用刷难题怪题，聚焦高频题。必刷重点：两数之和、二叉树的遍历（前中后序，递归+迭代）、最长回文子串、最长递增子序列、LRU缓存机制、TopK问题、二分查找（各种变体）。刷题数量：每天1-2题，总共刷50-60题，刷完复盘总结，确保同类题能举一反三，避免刷了就忘。二、机器学习必刷...

最近高强度投递简历,今天早上一看,滴滴发了笔试邀约,米哈游发了问卷调查,还有泰豪也发了面试邀约,但是感觉是外包,看帖子说美团,手子,东子好像也开始面了,还有哪些公司,友友们求分享

家人们谁懂啊！最近疯狂赶AI面试，发现很多题真的是换汤不换药，反复被面试官追问，踩过坑才知道，这些题一定要提前准备，不然当场卡壳真的巨尴尬！先跟大家说句大实话，AI面试真的不是光会调包就行，面试官挖得巨深，尤其是基础原理和项目细节，基本上问两句就能看出你是真会还是混子。今天把我面过的高频题、踩过的坑，全部分享给你们，不管是面算法、大模型还是多模态，都能用得上，建议收藏起来，面试前狂背！首先是基础原理部分，这部分是必问的，也是最容易翻车的地方，我第一次面试就栽在这了，被问Transformer直接懵住，现在回想起来真的太亏了！面试官最爱问的就是Transformer结构，不是让你简单说“有编码器...

作为后端,面试中ai相关的问题基本百分百涉及,但是问的都还是比较基础的,比如你最近使用什么ai工具,如何更好的利用ai工具来帮助自己更好的工作和学习,有没有接触ai相关的新工具新技术,还有就是一些思考题,你觉得ai是否会替代程序员,你如何避免这种情况呢?

底层原理吃透，不只会调包把线性代数、概率论、优化算法这些基础打牢，别一上来就只会跑现成框架。Transformer、MoE 结构、RAG 检索增强、RLHF 对齐、多模态融合这些核心架构要懂原理，知道为什么这么设计、优缺点是什么、适用什么场景。面试一深挖，你能不能扛住，全看这里。框架与工程能力，能训能推能上线熟练使用 PyTorch，懂分布式训练、混合精度训练，知道怎么省显存、提速度。会做模型轻量化、量化、蒸馏，懂 ONNX、TensorRT 推理加速，能把大模型真正跑起来、跑快。还要懂 MLOps 基本流程，能把训练、评估、部署串起来，不是只在 Notebook 里玩模型。真实项目经验，拒绝玩具 Demo别再放 MNIST、CIFAR 这种入门项目了，面试官看都不想看。要卷就卷有业务场景、有数据规模、有落地过程的项目：比如大模型微调、RAG 企业知识库、多模态检索、对话系统优化等。重点突出：你做了什么、解决了什么坑、指标提升多少、怎么落地的。竞赛、开源、论文，至少占一样加分Kaggle、ACM 竞赛能证明你的实战和抗压能力；顶会论文（NeurIPS、ICLR、CVPR、ACL 等）代表你的科研潜力；给开源大模型提 PR、修 bug、做优化，能直接体现工程水平。有一样，简历档次直接拉高。

刚进公司别一上来就埋头硬写，也别自己瞎琢磨、到处试错。公司里现成的接口文档、老代码、历史需求、前人笔记，全是免费又顶级的教程。不会写接口，就去翻老接口怎么写的，照着规范来；不懂业务逻辑，就看历史代码里的注释、判断、处理方式；不知道公司风格，就看老员工的命名、格式、封装习惯。这些东西，比你在网上搜教程、看视频快十倍，还完全贴合公司实际。平时看到有用的文档、常用配置、经典代码片段，随手收藏、复制、归档。遇到问题先查文档、看历史代码，实在搞不定再去问前辈。既不打扰别人，又能悄悄学到真东西，进步速度肉眼可见。你看得越多，踩坑越少，问得越少，别人越觉得你聪明、上手快。

刚进公司啥都不懂很正常，前辈也愿意带，但最忌讳同一个问题问三遍、四遍。问多了，人家嘴上不说，心里也会觉得你不上心、难带、不省心。我的习惯是：不管是配置环境、项目规范、发版流程，还是前辈随口提的注意事项，当场拿小本本记下来，或者手机备忘录直接敲。别全靠脑子记，忙起来一转头就忘，到时候再去问，真的很尴尬。记的时候不用多好看，写清楚关键点就行：这个错是怎么报的解决步骤是啥哪里容易踩坑前辈特别强调了什么下次再遇到类似问题，先翻自己的笔记，90% 都能自己搞定。实在解决不了，再拿着笔记去问：“哥，我按之前记的试了，这里卡壳了”，前辈只会觉得你认真、靠谱、会学习。大家都忙，没人有义务一遍遍重复同样的话。你少问重复问题，前辈就多一分耐心；你越省心，别人越愿意教你。做个一点就通、记在心里、落在纸上的实习生，真的在哪都吃香。

刚入职先别埋头写代码，先问清楚三件事项目结构、发布流程、回滚方案，尤其是线上库、测试库千万别搞混。不懂就问，别硬撑，早问不丢人，出事才丢人。改代码前先备份，动手前先确认不管是改配置、删数据、拼 SQL，先备份、先注释、先确认需求。宁可慢一点，也别背线上故障的锅。

第一次跟着上线发版，领导让我打包上传最新包。我紧张到手抖，把旧版本当成新版本传了上去。结果一发布，系统直接异常，功能全乱了。领导、测试、运维全都连夜回滚、排查，还以为是出了什么bug结果愣是找了半天都没发现,结果最后发现是他喵的我发错了版本我恨不得当场消失，那是我实习最想跑路的一天。

我相信百分之90的实习生都干过这种事,不小心删除数据库,我之前就是删除数据的时候脑子抽了,忘了加where条件,直接把数据全部清空了,当即我就觉得大事不妙,只好颤颤巍巍的告诉组长,幸好有数据备份,这次之后我的数据库权限就被撤销了,只剩查询权限了

工作的时候有个功能要开权限,我瞄了一下权限负责人,随便找了其中的一个,就在飞书上面说麻烦开一下权限,结果半天都没回,我想着这种事情拖着也没有用,于是就直接加急了,后面我才知道这位是我们公司老总,现在想起来我的行为真的是太嚣张了

别一听见 “小厂” 就直接跑路，其实没那么绝对，踩坑多了才明白：普通小厂慎去，但独角兽这种，完全能冲！先简单说清楚：独角兽就是成立不久、估值高、有风投、在风口上、很有潜力的公司，不是随便凑几个人的小作坊。这种厂的好，待过就知道：能直接碰核心业务，不是天天打杂拧螺丝，技术栈也新，写在简历上特别加分。机会多、成长快，比在大厂边缘岗混日子强太多，流程也规范，不会像烂小厂那样朝令夕改、只会画饼。一对比就更明白了：普通小厂：没人带、疯狂加班、压榨休息、学不到东西，纯纯消耗自己。大厂边缘岗：稳定体面，但只能做一小块，晋升慢，容易几年都在原地打转。独角兽小厂：有钱有前景，能做事、能成长、能镀金，性价比真的很高。所以真不是小厂就不能去。垃圾小厂直接拒，但正经的独角兽，完全可以一战，有时候比不少大厂岗还香！