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bg双非一本，9月中旬开始投递，官网总投递数300左右（以岗位计）以下为面经，无特殊标注均为Java岗，想看感想的可以直接拉到最后cvte 9.26一面1、介绍一下简历里的项目（是的没有自我介绍）2、竞赛情况（我简历上写了蓝桥杯）3、在做项目过程中遇到的最困难的问题4、有了解过规则引擎吗（没听过）规则引擎是一种将业务决策逻辑从应用程序代码中剥离出来，并基于预定义规则来自动执行决策的技术，简单来说，就是把if-else写成可热拔插的配置，让业务人员改规则而不用改代码，常见的规则引擎有Drools、Easy Rule等5、Redis持久化机制6、CompletableFuture实现原理7、项目8...

1. 智能数据分析管理系统◦ 前端：React/Vue3 + TypeScript 搭建，实现数据可视化（ECharts/Chart.js）、权限路由、表单校验；◦ AI 亮点：集成 ChatGPT API 做数据洞察，自动生成分析报告；或用 TensorFlow.js 实现前端本地数据预测（如用户行为趋势）。2. 智能文档管理系统◦ 前端：实现文件上传/预览/分类、拖拽排序、断点续传；◦ AI 亮点：接入 OCR 接口（如百度AI）提取文档文本，再用大模型做关键词提取、内容摘要、相似文档推荐。3. 智能客服工单管理系统◦ 前端：工单CRUD、状态流转、实时通知（WebSocket）；◦ AI 亮点：内置智能客服机器人，自动识别工单问题分类、优先级，减轻人工处理成本。简历加分关键点• 突出前端工程化：Vue3 + Vite + Pinia/React + Umi + Redux Toolkit、ESLint + Prettier、Mock 数据；• 强调AI 集成细节：接口调用逻辑、跨域处理、前端 AI 模型轻量化部署（如 TensorFlow.js 离线运行）；• 量化成果：如“支持 10 万级数据渲染不卡顿”“AI 分类准确率达 92%”。项目能同时覆盖前端基础、工程化、AI 应用三大核心考察点，面试时可从技术选型、性能优化、AI 落地难点多维度展开。

无手撕，毫无疑问kpi面，我估计没hc，项目什么都没怎么问，光速解决1.实习经历，项目经历，以及项目亮点2.项目里的缓存策略删除，比如有一个步骤失败了怎么解决3.MVCC4.Bean创建过程5.springMVC反问