面试公关

AI 这波浪潮来得太快了。半年前面试还在聊微服务和高并发，现在面试官张口就是：RAG 怎么做的？Agent 的执行链路是什么样的？你的检索策略是怎么设计的？会话记忆怎么控制 Token 成本？这些问题已经不是加分项了，而是越来越多 JD 里的硬性要求。但现实是，大部分人接触 AI 的方式还停留在"调 API"的阶段——跟着教程往向量库里塞点数据，让大模型吐一段话，截个图发朋友圈说自己"做过 RAG 了"。面试官稍微追问两句就露馅：文档怎么切的？检索召回率低怎么办？幻觉怎么控制？一问三不知。跑通一个 Demo 和做出一个能上线的系统，中间差的不是几行代码，...

项目很垃圾就是外卖加点评，想在成都找个中小厂实习（如果能去大厂更好但是我感觉我不行），实习到9月份开学，现在准备开始背八股，力扣刷了20多道，机会大不大？

真没招了  原来是卖课的.. 把我的感动还来...

群里小伙伴投稿的时候 我也懵了一下 ,纯八股1. 自我介绍,着重讲讲你的履历2. 讲讲 HashMap 和 Hashtable 的区别，为什么现在工程里几乎不用 HashtableHashtable 的方法基本都是同步的，粒度重，性能差，而且不支持高并发场景下的细粒度优化。HashMap 本身不是线程安全的，但它更轻量，配合外部同步、ConcurrentHashMap 或更合理的并发设计更适合现代工程。Hashtable 还有一个问题是历史包袱重，API 设计也比较老旧，所以现在一般不作为首选。3. 设计一个线程安全的“批量删除 HashMap 中符合条件的 value”功能不能直接在遍历时删...