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1.请做个自我介绍,包括你的个人背景、大学经历 或实习经历。1.1在你的学习和实践中,AI大模型工具是如何发 挥作用的?是否帮助你解决过具体问题,或提升了 某些项目的效率?2.请你谈谈IPv4与IPv6的区别与过渡策略。2.1.实际过渡过程中,IPv4和IPv6之间互通的关 键问题,有哪些技术手段可以实现互通?3.请你解释一下Java中的垃圾回收机制GC以及常 见的垃圾收集器有哪些?3.1.结合实际开发场景,解释在什么情况下你会选 择使用G1垃圾收集器,而不是CMS或其他收集器?3.2.G1垃圾收集器是如何优化停顿时间的?它在设 计上有哪些特点,使其适合大内存应用?4.请你谈谈分库分表的常见策略及其在并发场景下的应用。4.1.在高并发场景下,如何选择合适的分库分表策 略?具体会考虑哪些因素来决定使用垂直还是水平 分库分表?4.2.实际应用中,垂直分库和水平分库可能会遇到 哪些挑战?你会如何应对这些挑战?5.设计一个简单的项目管理系统,请描述项目、任务、成员的关系及主要的数据库表结构。5.1.在项目管理系统的设计中,如何确保任务的分配和成员的工作负载是合理的?5.2.在这个项目管理系统中,如何处理任务的优先级和紧急情况?6.做成本控制,把每次调用成本拆到业务维度,后端如何统计token用量、工具调用次数、重试次数,并按业务方场景、模型版本做聚合报表?6.1.在设计存储上述统计信息的数据库表时,如何考虑数据的扩展性和性能问题?
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很多人第一次实习时都会有点失落。想象中的实习,是参与核心项目、接触复杂系统、每天都有新东西可以学。可现实往往是另一种样子:mentor 经常在开会,同事忙着赶需求,分到你手里的任务也比较基础,比如改个小逻辑、补个接口、或者处理一些零碎功能。时间久了,很容易产生一种感觉:好像没学到什么。但其实,这种情况在实习里非常常见。团队给实习生安排任务时,本来就会偏保守。复杂模块风险高、时间紧,不太可能直接交给一个刚来的新人。所以很多实习生一开始做的事情都比较简单,看起来技术含量不高。问题在于,有些人因为任务基础,就只停留在“把事情做完”。需求写完了就结束,也不会再多想一步。但如果换个角度,其实很多东西是可以自己延伸的。比如看一看相关模块的代码是怎么组织的,接口设计为什么这样写;或者把自己做的功能往前追一层,看看数据是怎么流转的。哪怕只是一个小需求,也能顺着代码慢慢往外看,理解整个系统的一小部分。很多时候,实习学不到东西,并不是因为事情太简单,而是因为自己没有继续往下挖。团队不可能把所有知识都一步步教给你,很多理解还是得自己慢慢积累。所以任务基础并不是什么坏事。真正重要的是,你有没有在完成任务之外,多走几步。只要愿意往下看一点点,很多看似普通的工作,其实都藏着可以学习的地方。
实习学不到东西正常吗?
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