迅雷笔试

25届校招党，想当初校招最终得了3个offer，算不错的结果了，不过第1个 offer 也是12月才来。我也是经历过秋招的人，大家都说金九银十，仿佛十月还没录用希望就不大了，但我体会又并非如此。现在大厂越来越看重暑期实习转正，八九月往往是实习答辩集中时段，很多岗位其实已经留给了转正同学。这个阶段放出来的正式岗位，竞争往往格外激烈，除非背景特别突出，不然很难得到面试机会。当然，中小公司那时也会有一些面试，不过它们的招聘规模一直有限，机会自然也不多。我身边不少背景更优秀的同学，最后拿的offer却没有我的理想。我观察下来是他们没太弄清楚自己想要什么，所以导致最后不自洽，我是开始就明确想去一个技术氛...

1、面试官自我介绍2、结合项目自我介绍3、回流和重绘是什么，怎么减少4、tailwindCss相比手写class的优点，或者说行内样式相比class的优点5、css选择器优先级6、flex:1是什么7、flex-grow和flex-shrink的作用8、instanceOf的原理，原型链查找的过程9、Promise.all和Promise.race10、宏任务和微任务有哪些11、事件循环12、看代码说输出图一和图二13、父子组件的 setup 和 render 和 mounted 的执行的先后顺序一开始写错了，后面面试官提示了父setup -> 父 render -> 子 setup -> 子 render -> 子mounted -> 父mounted14、vue怎么监听到生命周期钩子函数的执行顺序的15、vue的响应式原理16、v-model的双向数据绑定原理17、进程和线程的区别18、浏览器有哪些线程算法题 经典150：最大正方形反问阶段：主要业务：写类似于飞书的那种内部管理的软件主要技术栈：vue最后被感谢了，面试官说感谢能参与面试......

最近两天国际金价忽上忽下炒的特别火热，前天晚上心血来潮就决定写一个Agent智能分析黄金市场的项目，连续工作了20小时也是完工了，刚刚花了会儿时间也是成功在github上上线了。GoldMind 是一个基于 LangChain Multi-Agent 架构 的黄金市场智能分析平台，融合 ReAct 推理框架、RAG（检索增强生成） 与 多模型协作 技术，为投资者提供深度市场洞察。系统基于 GLM-4-Plus（智谱AI）与 DeepSeek-V3 双引擎驱动，通过专用 Agent 分工协作：Market Analysis Agent 负责技术面量化分析，News Intelligence Agent 基于实时搜索进行舆情解析，Institution Research Agent 追踪主流机构观点，Investment Advisory Agent 融合多源信息生成策略建议。各 Agent 通过结构化输出实现结果融合，形成对黄金市场的全景认知。项目链接🔗https://github.com/JasonBuildAI/GoldMind球球star⭐啦哈哈哈哈哈😃附上几个前端截图，也欢迎大家提PR

面试题简述你能讲讲 Spring Boot 的自动配置原理吗？Starter 是怎么起作用的？面试官想听的这是校招高频原理题，主要考察候选人能否从以下三个方面串出完整逻辑：1、自动配置触发点；2、加载机制；3、条件装配；面试示例回答Spring Boot 的自动配置其实是基于 Spring 的条件化装配机制 + SPI 扩展机制实现的。入口是 @SpringBootApplication，它包含了 @EnableAutoConfiguration。这个注解会导入 AutoConfigurationImportSelector，在容器启动时从 META-INF/spring.factories ...