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9.19 一面：1.自我介绍2.实习工作具体介绍 延申3.八股4.多线程场景 线程池 为什么使用线程池 目的是什么5.索引 索引结构 为什么选用b+树6.具体的索引优化场景7. Synchronized volatile 问到了实现的具体原理8.虚拟内存 为什么需要虚拟内存 进程之间可以共享虚拟内存吗9.手撕：和为k的最长子数组10.反问流程 至少三轮面试 都是技术面9.23  二面：1.自我介绍2.实习相关 具体做了哪些工作3.对spring的理解 说了ioc aop spring管理内存有什么好处4.对大量数据怎么做优化5.spring ai怎么学习的 怎么想着去做一个这样的项目6.反问 流程 技术栈9.29 主管面＋hr面到场先手写了个合并区间1.先是主管面，自我介绍，实习工作介绍，技术问题比较少，主要是看你实习的具体工作，表达能力，问了下期望薪资。2.hr面就问了手上有哪些offer，然后就是互夸环节，贵司好啊，你也好啊，都好啊，大概是这样。国庆后收到意向整体来说一面和二面问的问题都比较深入，会延申到你不太清楚为止，看看你的水平，我觉得也有一部分运气好吧，跟面试官沟通都比较和谐，并且一面一开始比较严肃，但是面到最后面试官已经开始哈哈哈了，二面面试官更是ld的感觉，就很淡，很淡淡的感觉。主管听声音比较年轻，问的问题比较宏观。

自我介绍问学校、为什么考研？以后的职业发展？神经网络初始参数能不能全设成0，为什么？只有一层的神经网络也不能吗？写一下0、1分类问题的损失函数为什么不能用MSE？手推MSE梯度计算回传了解transformer吗？介绍一下Encoder与decoder的中Attention区别？Attention如何计算？为什么除以根号下Dk？mask attention是如何实现的？为什么要用位置编码？为什么要用sin_cos？介绍一下你做的最好的项目？项目的背景，动机？ 你觉得哪里能进行优化？时间效率上？整体效果上？code:best_k，时间复杂度要求O(n), 空间复杂度能做到O（1）吗？