科大讯飞内推,科大讯飞内推码

科大讯飞Java后端面经(已OC)摘自优秀牛友

1.自我介绍

2.拷打实习

3.拷打项目

4.讲讲双亲委派

5.讲讲cas和aqs

6.ReentrantLock是公平锁还是非公平锁

7.讲讲线程池

8.cas如果失败会发生什么

9.cas和aqs基于什么场景去使用

10.为什么aqs适用于写的场景

11.讲讲ThreadLocal (脑子有坑 听成synchronized 提醒后脑子一直想的是什么lock 还是没起想来是ThreadLocal 艹)

12.慢查询优化

13.explain有啥字段 字段含义

14.生产的数据库数据可以拿到测试环境中吗

15.索引数据结构

16.相对于b树优势

17.联合索引底层是怎么样的

面试官很好,面了一个小时,引导式的提问你。

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发布于 08-27 17:33 江苏

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08-26 23:52
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长安大学 Java
1.redisson是如何实现分布式锁的?通过set key value NX(保持互斥性) EX(过期时间,避免死锁) 实现的2.多线程并发情况下,释放锁需要做什么操作?释放锁时通过Lua脚本检查锁的持有者是否为当前线程,确保只有当前线程才能释放锁3.一个成员变量的值是1,十个线程每个线程对他加一,他最后的结果是多少?如何保证他的结果为11 (除了加锁之外还有其他的实现吗)?最后的的结果不能确定,可以使用锁和使用原子变量(例如AutomaticInteger)来保证他的结果为114.mysql的数据引擎是如何避免脏读的?脏读指的是一个一个事物读取到了其他事物没有提交的数据。如何避免:MVCC+读快照5.ConcurrentHashMap在java1.8的新特性Jdk1.8抛弃了分段所的设计,采用了与HashMap类似的数组+链表+红黑树的结构,通过synchronized、CAS和volatile来实现线程安全6.mq如何实现消息幂等性?在业务层面上,记录下已经处理过的消息的唯一标识,在每次处理前先检查该消息是否被处理过。7.spring 一个接口有多个实现 autowared注解 在注入的时候可以正常注入吗?在默认情况下不能,但Spring提供了多种解决方案来明确指定要注入哪个Bean,利用通过Qualifier注解来指定要注入Bean的名称8.AB两个方法A方法中调用B、假如A开启了事物,B也会开启事物吗?取决于事务的传播行为。9.Spring事务是基于什么实现的? AOP是通过什么实现的,方法A中调用方法B,A开启了事务,也会生成B的代理对象吗?事物是基于AOP实现的,AOP是通过动态代理实现的。如果方法A和方法B处于同一个类中则不会生成B的代理对象(同时事物会失效),如果确实存在这样的需求可以在该类中注入自己10.当一个对象被加载时一定会出现在新生代吗?一个对象被加载时,极大概率会出现在新生代,但如果它是一个非常大的对象,或者遇到了需要“分配担保”的特殊GC场景,它可能会直接在老年代被创建或安置
查看10道真题和解析
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[后端/AI工程实习生] - [CEO面](oc已拒)面试问题速览1. 请简单介绍一下自己。2. 你是从什么时候开始接触编程的?第一个项目是什么时候做的?3. 看你简历上提到了Go语言,可以讲讲它的优劣吗?4. 你提到用Python做过模型微调,可以具体讲讲吗?(基于什么模型、用了多少数据等)5. (深挖RAG项目)可以详细介绍一下你在智慧农业项目中RAG问答引擎的实现方案吗?为什么选择将PDF转为Markdown再处理,而不是直接用框架提供的工具?6. (压力面/追问)RAG的局限性是什么?请举一个具体的负面例子,在什么场景下RAG并不能解决得很好?7. 你对未来的技术方向有什么规划?更倾向于Java后端还是AI工程?8. 考虑到你还在校,如何安排实习时间以确保投入度?我的回答策略与分析【针对问题】:Go语言的优劣势分析【我的回答策略】我重点阐述了Go语言在并发处理上的核心优势,提到了goroutine的轻量级特性和基于channel的CSP并发模型,并强调了它在高并发场景下相对于传统多线程模型的低开销。【回答分析】亮点:准确抓住了Go的核心特性,并提及了关键技术goroutine和channel。复盘反思:这是一个明显的失分点。面试官问的是“优劣”,而我只答了“优”没答“劣”,这会显得对技术的理解不够全面和辩证。改进建议:面试前应准备好技术的两面性。对于Go,可以补充几点不足,例如:1. 错误处理机制(大量的if err != nil)相对繁琐;2. 依赖管理在go mod出现前比较混乱;3. 泛型支持较晚,在某些场景下代码复用性不如Java。最好能结合与Java线程模型的对比,更能体现思考深度。【针对问题】:RAG技术的局限性,并要求举出具体的负面案例【我的回答策略】我首先从理论层面切入,提出RAG依赖向量相似度检索,如果关键信息不包含明确的关键词或语义关联较弱时,可能会检索失败。但在面试官的持续追问下,我未能主动给出一个具体、有说服力的负面应用场景。【回答分析】亮点:在压力下没有放弃思考,尝试跟上面试官的思路。复盘反思:这是本次面试的最大挑战和暴露出的主要不足。我的回答暴露了对技术的理解更多停留在“如何实现”,而缺乏对“技术边界和失效场景”的深入思考。这道题的本质是考察候选人的批判性思维和技术深度。改进建议:对于这类开放性问题,一定要提前准备具体、有画面感的例子。复盘后,我认为以下几个RAG的负面案例会是更好的回答:1. 多跳推理问题:当一个问题的答案需要结合多个独立的知识片段进行逻辑推理才能得出时,单次检索召回的上下文很可能是不完备的。2. 精确统计与计算:例如提问“知识库中关于‘A项目’的文档,过去三个月更新了多少次?” RAG无法执行计数或精确计算。3. 非结构化数据中的隐含关系:例如,无法直接回答“A和B两位作者合作过几篇论文?”除非知识库中有直接陈述这个事实的文本。4. 反事实或否定性问题:例如提问“请给我念一首你知识库里没有的诗”,RAG的机制决定了它无法处理这种“在不存在中寻找”的问题。
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