请问大家这套卷子里大概考的是哪些方面的题目呢？

2026年03月24日 虾皮二面-数据平台全程50分钟。上来先聊了几分钟个人情况，为什么做后端，有没有学过大数据课程什么的。中间主要问问实习项目做的情况。做了什么，怎么做的，遇到的难题及解决，项目规模，所在部门。最后给个题，（提供了一段日志处理代码题）请计算字符串例子里面 HTTP 状态码是 200 的百分比。也不难。简单反问。春招第6面，就结束了。这次可能参考价值一般，没有八股，项目也没有问比较深入的问题，手撕的话也就纯字符串切片统计的模拟。这个面试官比较和蔼，没有什么拷打。部门具体名称不记得了，只知道是做什么集团内部数据平台的。更新：已挂。意料之中吧，问题不大。一面能过就很奇怪，本来在一面...

项目是练手项目还是生产项目？为什么选择做这个项目？项目中用到的技术栈是如何掌握的？Lua 脚本在项目中是怎么用的？解决了什么问题？有没有做过高并发压测？怎么验证系统效果？在压测过程中，你是如何观测系统表现的？缓存命中率是怎么监测的？动态规划实际应用场景那如果他要去改的话呃 ，你现在是什么样一个机制去改这个数据啊？初始化缓存的状态，写入的初始动作。缓存是如何加载的？是启动时加载还是动态加载？缓存数据更新是怎么做的？为什么不用“先删缓存再更新数据库”？这个机制有必要服务启动的时候就加载吗？懒加载机制需要启动时加载吗？项目中缓存的是什么数据？为什么适合缓存？你了解到的一些实际的应用场景了解过吗，动态规划的实际应用场景。用什么管理我的代码？你自己动手开发上手开发的大概有哪些模块自己做的呀？自己写了多少行代码？（逆天问题🌚）访问站点建立链接，电商平台。建立的是什么连接。为什么？关注哪些前沿技术？什么渠道？实践探索，有没有实践这些新技术？在哪里装的？什么模型？尝试解决了什么问题？用agent写代码做了什么具体说一下？后端技术栈的信息会有了解吗，比如高并发的处理新方案类似？真正有自己实际行动？具体的case?

1. Agent 工具调用你知道怎么训练吗？训练集应该包含哪些？怎么得到训练数据集？如果只是让模型“知道有工具”，那只需要在 SFT 里教会它工具名和参数格式；但如果想让它真的会用工具，训练集必须覆盖完整决策链路。至少要有三类样本：一类是该调用工具的，一类是不该调用工具的，还有一类是要调用多个工具且有依赖关系的。否则模型很容易学成“逢问题必调用”。训练数据来源一般有几种。最理想的是业务日志里已有高质量人工操作轨迹，把用户问题、检索条件、调用参数、返回结果和最终回复串起来。没有现成轨迹时，就要靠规则模板、专家构造、模型自蒸馏和人工校验混合生成。真正难的地方不在造正样本，而在构造反例，比如参数缺失...