一面： 1-自我介绍2-自我介绍讲到你学习到前端工程化，讲讲怎么学习的？3-你上一段实习公司团队是怎么组织开发一个功能的？有和后端联调过吗4-如果给你一个任务，让你对一个已有项目进行新增改查某个功能。你会怎么上手这个任务？5-lru实现原理？讲讲你这个项目用的lru的核心算法6-语义化标签7-一个图片需要实现鼠标悬停后，四个角变圆润，你会怎么实现？（傻了第一反应居然是监听器，还好后面想起hover），hover前面是一个冒号还是两个冒号，class属性写法是点还是井号8-讲this的指向9-ts和js区别10-js是单线程还是多线程？11-用过react吗？讲对react的理解。  我讲了vue和react区别12-讲react的component和element13-手写一个js，实现将时间戳转换为' 2025-02-01 '此类的字符串反问：1-公司前端规模，缺人，资深前端工程师离职了，目前面我的是数据什么职位的程序员2-用什么技术栈？react+vite3-对我今天表现的建议？基础扎实，就是刚刚问我element没反应过来是元素，第一反应组件库（用vue比较多，忘记这个概念了），不过影响不大4-前端岗位目前面临什么挑战？ai时代，只会做简单页面的前端容易被ai淘汰，需要在某个领域比较突出拔尖的前端，比如three3d啊等等5-几轮面试？两轮，下一轮主管面，主管也是程序员二面-20分钟速面看名字原来主管就是约面的hr，一人兼多职，说一面技术方面过关了，这一面问别的1-自我介绍2-怎么用ai工作流（可能我不会吧，我讲mcp,rag,skills都不对，后面讲到约束，我就说平时怎么用ai编辑器，个人rule项目rule，貌似也不对，就进入下一个环节了）3-职业规划是什么？能不能接受C端（面向个人用户）？进公司就是搞迭代，后面会拓展后端简单业务，公司做的是个忘记什么主题的后台管理+数据可视化4-问基础信息，来北京接受吗等等，得知我有多个面试，问什么时候确定去哪个，对实习公司的标准要求，面试结果要内部讨论，下周一出个人体验感：一面面试官很有礼貌，耐心听我讲完，很友善，二面。。。ai工作流答不到面试官想要的，就对我说“哎算了不讲这个了讲别的吧”此类的话，面试过程，有的地方语气给我感觉有点不耐烦，不喜欢========后续：已offer

一、AI 基础知识（核心入门层级）1. 大模型基础核心概念- 核心概念：LLM（大语言模型）、Token、上下文窗口、Embedding、微调（Fine-tuning）、提示工程（Prompt Engineering）2. 大模型关键能力- 核心能力：文本生成、代码生成、多模态理解（文生图/文生视频）、知识问答3. 前端视角核心应用（入门落地）- 模型调用：API 调用大模型方法- 流式处理：SSE/WebSocket 流式输出处理技巧，可结合缓冲区+分段解析机制优化体验- 成本优化：Token 消耗优化方法二、AI 进阶技术（能力提升层级）1. Agent 核心技术- 定义：可自主规划、调用工具、完成复杂任务的 AI 实体（代表：Coze 扣子、TRAE）- 前端视角：Agent 交互界面设计、多轮对话管理，可借助 A2UI 协议实现 AI 驱动的界面动态渲染2. RAG（检索增强生成）- 核心：结合私有知识库，提升大模型回答精准度与可控性，本质是“检索-增强-生成”的闭环流程- 前端视角：RAG 检索过程可视化展示、检索结果与模型输出的联动呈现3. 多模态 AI 技术- 核心定义：文本、图像、音频、视频的融合生成与理解（代表场景：剪映 AI 生成、实时交互）- 前端视角核心技术：Canvas/WebGL 渲染、WebGPU 加速（提升渲染性能）；WebRTC 实时流处理（支撑实时交互）；多模态内容预览、编辑功能实现（适配前端交互场景）三、AI 工具链及应用场景（落地实践层级）1. AI IDE 开发（TRAE、Cursor 方向）- 核心定位：端到端生成真实软件的智能协作平台- 前端职责：AI 功能交互（代码生成/理解/问答）、IDE 内核开发、插件生态搭建- 核心技术栈：React/TypeScript、WebAssembly、Monaco Editor、WebSocket/SSE2. Agent 平台开发（Coze、HiAgent 方向）- 核心定位：新一代 AI Agent 协同办公与应用开发平台- 前端职责：LLM 驱动的 Agent 框架实现、多 Agent 协同界面、可视化编排工具开发- 核心技术栈：React/Vue、状态管理、可视化编辑器、实时通信3. 多模态创作与交互（剪映、抖音方向）- 核心定位：生成模型优化、多模态内容合成、实时交互体验提升- 前端职责：AI 生成内容预览、实时滤镜/特效、多模态编辑界面开发- 核心技术栈：WebGL/WebGPU、WebRTC、Canvas、性能优化（FPS、内存）4. AI + 全栈开发（小红书、美团方向）- 核心定位：AI Coding 工具辅助，完成前后端开发、测试、部署全流程- 前端职责：全栈开发、AI 辅助需求分析与方案设计、提升开发效率- 核心技术栈：Node.js/Python、前后端协作、CI/CD、AI 工具深度使用5. 可视化与 AI 交互（同顺方向）- 核心定位：大模型应用可视化交互、RAG/Agent 工作流演示- 前端职责：可视化 Prompt 编排、多轮对话可视化、模型输出调试界面开发- 核心技术栈：ECharts/D3.js、流程图库、实时数据渲染、响应式设计

我遇到问题主要是面 Java 的，主要是以下几个，AI 面其实也就是多一个流程罢了。1）String、StringBuilder、StringBuffer的区别？String为什么是不可变的？2）反射是什么？有什么应用场景？有什么缺点？3）synchronized和ReentrantLock的区别？4）线程池的核心参数有哪些？执行流程是怎样的？拒绝策略有哪几种？5）IOC和AOP的理解？Bean的生命周期？Spring怎么解决循环依赖

1.自我介绍2.jwt组成3.linklist和arraylist区别4.为什么使用quartz（实习上写了用这个）不用springboot自带的定时任务5.acid分别是什么，具体讲讲6.mybatis和mybatisplus区别7.restful API 规范8.平时用什么ai来进行编程，怎么来使用的