2023.2.22金蝶前端一面（已OC）

笔试 10道选择题很基础的东西，flex垂直居中，移动适配方法等，都是基础的八股8道简答描述vue生命周期，每个周期中做什么vue双向绑定原理组件通信方法树，怎么有效组织渲染树形结构，设计flex的属性，写出6个axios拦截器的作用，如何处理token和处理错误两个忘记了2道算法冒泡排序二叉树便利面试项目问题flutter用过吗？（没有双向无限滚动会吗（不会uniapp会吗（不会接触过零代码吗git会用到什么程度现在要你快速上手一个新的框架，你怎么学写东西会用ai吗 用什么能实习多久 六个月才发实习证明

1. 自我介绍答：按"背景 → 技术栈 → 代表项目 → 求职意向"四段走，控制在2分钟重点突出和岗位相关的经验，高并发、分布式、微服务方向的经历要重点说不要把简历从头念一遍，说亮点和技术深度2. 介绍一下你做过的最复杂的项目，重点说技术难点和你的解决方案答：考察技术深度和解决问题的能力，不是功能列表回答结构：项目背景（一句话）→ 核心技术挑战（具体说难在哪）→ 你的解法（为什么这么做）→ 结果数据面试官会顺着细节追问，只说你真正主导过的部分3. Spring的IOC容器初始化流程是怎样的答：分七个阶段：资源定位：找到Bean的定义信息，XML配置加载文件，注解配置扫描包，...

1. AI 大模型会取代前端吗？前端核心价值是什么？不会取代，但会重构工作方式。AI 擅长生成页面、组件、样式和简单逻辑，但交互体验、业务理解、性能优化、工程架构、跨端兼容、安全与用户体验把控依然是前端核心。前端未来是“AI 协作工程师”，用 AI 提效，自己专注复杂决策与体验创新。2. 前端如何接入大模型？常用方案有哪些？主流有三种：• 直接调用后端接口，前端只做流式渲染与对话交互；• 浏览器端使用 WebLLM、Transformers.js 等跑轻量化模型，实现本地推理；• 结合 AI 组件库（如 AI 搜索、智能提示）封装通用交互。关键点：前端负责流式 SSE/WebSocket 展示、上下文管理、加载状态、异常兜底，保证交互流畅。3. 你在项目中怎么用 AI 提升前端开发效率？• 用 AI 生成基础页面、表单、表格、动画代码；• 辅助写正则、工具函数、Hooks、接口类型定义；• 做代码审查、Bug 定位、性能优化建议；• 自动生成注释、文档、单元测试；• 快速复现与修复兼容性问题。核心是把重复体力活交给 AI，复杂逻辑与架构自己把控。4. 前端怎么实现 AI 流式对话（Chat 打字机效果）？使用 SSE（Server-Sent Events） 或 Fetch 流式读取：• 后端以流形式逐块返回内容；• 前端通过 ReadableStream 接收 chunk，逐字渲染；• 配合防抖、中断、重发、异常重试提升体验；• 结合虚拟列表解决长对话性能问题。这是现在 AI 产品最典型的前端能力考点。5. AI 给前端带来了哪些新的产品形态？• 智能表单：自动填充、语义化输入、自然语言生成查询；• AI 设计稿转代码、Figma 一键生成前端页面；• 智能客服/对话助手、语音交互+可视化界面；• 低代码/无代码平台的 AI 生成模块；• 个性化 UI：根据用户行为动态调整主题、布局、内容。前端不再只是“切页面”，而是AI 能力的交互出口。

1. 介绍一下你做过的一个项目2. LoRA 的原理以及初始化方法是什么LoRA 的核心是低秩适配。对于原始权重矩阵 (W \in \mathbb{R}^{d \times k})，全参数微调直接更新整个 (W)，成本高、显存占用大。LoRA 认为下游任务需要的更新往往落在一个低秩子空间里，所以把增量写成：W' = W + \Delta W = W + BA其中，并且r≪min⁡(d,k)r≪min(d,k)。训练时冻结原始参数 (W)，只训练 (A) 和 (B)，这样参数量和优化器状态都能显著下降。初始化时通常让 (A) 随机初始化，(B) 初始化为 0，或者相反。这样一开始 (\Delta...