📍面试公司：中科创达🕐面试时间：03/26💻面试岗位：java❓面试问题1. 请做一个简单的自我介绍。2. 针对实习经历和项目经历，有没有遇到过一些困难？怎么思考和解决的？3. 实习开发的是 CI/CD 插件，主要用的是什么语言？4. open API 规范里用到了 MCP 和大模型，你对 AI 和 Java 这一块的理解目前是什么样的？5. 说一下面向对象的特点。6. 平时都用到哪些数据结构？7. 说一下 Java 内存模型（JMM）。8. 三个线程同时处理一个数从 1 加到 100，如何保证数据的可见性和有序性？9. 用 synchronized 时，锁是怎么进行升级的？10. 说一下 TCP/IP 四层网络模型架构。11. 传输层有哪些协议？TCP 和 UDP 的特点分别是什么？12. 给你一个链表，如何判断链表有没有环？13. 意向城市是天津吗？14. 对自己的未来技术规划（职业规划）有什么想法？🙌面试感想时长30分钟，没有啥印象的一场面试。后续无推进也没感谢信。

我和我的mentor相处模式绝对是“亦师亦友的硬核技术搭子”。刚切入新能源电池测试的大数据架构时，面对每天海量的并发数据流，我其实挺头疼的。但带我的齐工从来不搞职场PUA，而是直接拉着我一起看底层链路。我们最常做的不是单向分派任务，而是一起对着屏幕争论怎么优化Kafka和Flink CDC的同步逻辑，或者研究怎么把Doris的查询性能压榨到极致。每周的部门技术分享会上，他也会极力鼓励我上去讲讲分布式数据库的实战踩坑经验，帮我建立技术影响力。平时遇到难啃的骨头，比如梳理实验室测试流程管理模块（TRP）的复杂数据清洗规则，总是一针见血地点出瓶颈，然后鼓励我大胆用AI原生工具链去提效重构。这种不讲虚...

求问靠谱吗

在 AI 浪潮下，无论是独立开发者还是企业管理者，都希望通过大语言模型（LLM）实现“降本增效”。但现实往往是：别人用 AI 提早下班，你用 AI 却在反复纠错，越用越累。经过对大量业务场景的观察与实战总结，我发现 AI 落地过程中存在 5 个最容易让人“踩坑”的误区。避开它们，你的生产力才会有质的飞跃。误区一：把 AI 当成搜索引擎，而不是协同大脑很多人习惯用 Google 的逻辑去写 Prompt：输入一行短促的关键词，就期待一个完美的答案。真相是：AI 需要上下文（Context）。搜索引擎是基于关键词的检索，而 AI 是基于逻辑的推理。如果你不给它具体的身份背景、目标受众和限制条件，它...