求助贴，专科：物联网应用专业

最近影石的秋招真的让我心态反复横跳。本来已经打算放弃了，结果后面又被抬价，直接又燃起希望了😂整体面试体验还是挺不错的，面试官都很强，问得也很深入，尤其是对项目和底层原理的考察非常细。这里整理一下自己的面经，希望能帮到后面准备秋招的同学。一面：疯狂技术拷打（AI推理 + C++ + 体系结构）一面的面试官绝对是技术大牛，问题密度非常高，几乎没停过。AI推理 / MNN / 模型部署为什么选择 MNN 推理框架？调研过其他框架吗？模型从训练到端侧用 MNN 推理的完整流程是什么？int8 和 FP16 的性能提升明显吗？MNN 做了哪些优化？双线性插值的 4 个点权重怎么计算？仿射变换用了哪些 ...

上周组里招人，我面了六个候选人，回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人，算法题写得都不错。第一道二分查找，五分钟之内给出解法，边界条件也处理得干净。第二道动态规划，状态转移方程写对了，空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历，力扣刷题量都在300以上。后三个呢，就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好，有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生，我印象特别深——她拿到题之后没有马上写，而是先问我：“面试官，我能先跟你确认一下我对题目的理解吗？”然后她把自己的思路讲了一遍，虽然最后代码写得不是最优解，但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的，但当我问她“如果这里是线上环境，你会怎么设计’的时候，她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么？我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候，也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷，你不刷就过不了笔试关。后来工作了，前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候，没人让你写反转链表，也没人让你手撕红黑树。更多的是：这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官，慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出，但目的变了。我出算法题，不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候，是怎么思考的。你会先理清题意吗？你会主动问边界条件吗？你想不出来的时候会怎么办？你写出来的代码，变量命名乱不乱、结构清不清楚？这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具，不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路，这没问题。但如果你刷了三百道题，却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的，那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode？要刷，但别只刷题。刷题的时候，多问自己几个为什么：为什么用这个数据结构？为什么这个解法比那个好？如果换个条件，解法还成立吗？把刷题当成锻炼思维的方式，而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的，从来不是一台背题机器，而是一个能解决问题的人。

我不上课，我要实习😡，这约面是真难啊，投了4天了就约到两个，一个笔试，一个面试

1.讲解一下如何基于ReAct架构开发的？2.通过什么方式去验证skill的提升效果，指标是什么？3.为什么使用布隆过滤器和ZSet数据结构呢？4.如何保证缓存一致性的？5.redis除了缓存还有什么应用场景？6.如何避免锁误删的情况？7.为什么要使用消息队列？8.如何保证只消费一次，不重复消费？9.如何保证消息队列的延迟消息？10.threadlocal是怎么使用的？原理是什么？为什么不是用线程id去作为key？11.使用threadlocal有什么最佳实践？为什么key被设计为弱饮用？12.讲解一下jvm内存结构？垃圾收集器？jvm调优参数？13.线程池怎么使用的？最大线程数是怎么设置的？...