数字马力26届秋招后端一面凉经

先说结论，我认为AI 并没有偷走我们的思考，反而帮我们把思考的重心，从怎么实现抬到了为什么这么实现。以前遇到技术难题，比如排查分布式事务的 bug，可能得去翻遍论坛、啃完几篇源码解析，才能摸到一点门道，大部分时间都耗在找答案的低效率环节。现在可以把报错日志、代码片段丢给 AI，让它快速列出可能的原因和解决方案。但不建议直接照搬，而是把 AI 给的思路当成解题线索—— 它说可能是 Seata 的事务模式配置错了，我就去深挖 AT 模式和 TCC 模式的底层差异；它说可以用 Redis 分布式锁规避问题，我就去研究锁的过期策略和重入机制。AI 省掉了试错的时间成本，可以帮助我们养成追根溯源的习惯。以前写代码，满足于功能能跑就行；现在拿到 AI 生成的 CRUD 代码，我们应该下意识琢磨：这段代码有没有考虑高并发场景？索引设计是否合理？有没有更优雅的设计模式可以重构？有人说，依赖 AI 会让人变懒，思维变浅。但我认为，AI 更像是一个高效的助手，它可以帮助我们砍掉重复劳动的枝叶，让开发者有精力去深耕技术的根。真正的思考，从来不是从零开始的摸索，而是站在工具的肩膀上，去探索更深处的逻辑与价值。

实习的公司有转正吗，校招什么时候开始？TCP的特点？三次握手确认了什么？三次握手的细节？大概讲一下拥塞控制大概讲一下流量控制整个网络过程，进行一次传输的时候，传输数据量大小由什么决定追问：有没有其他的值？网络请求的数据从原机器到目标机器中间的过程？追问：可以更详细一点吗？比如涉及到这个网络层，然后网咯层里面每一层是怎么处理的，每一层做了什么工作？大致介绍一下java里的线程池ThreadLocal为什么内存泄漏追问：ThreadLocal 的GC Root是什么对象大致介绍下乐观锁和悲观锁追问：分别应用场景是什么在JUC里基于AQS实现了哪些工具类追问：其他工具类，不一定基于AQS追问：Lis...

实习不是简单完成任务，能做出可落地、可量化的成果，才是履历加分的关键，结合实战经验整理了3个核心技巧，帮大家告别打杂式实习，高效提升产出质量。先对齐需求再动手，减少无效返工 。很多人实习时容易接到需求就埋头开发，最后因理解偏差被打回，反而浪费时间。建议不管任务大小，都花10分钟和对接人确认细节——比如接口开发要明确字段含义、排序规则、异常场景处理，产品需求要厘清核心目标和验收标准，可以把确认的内容整理成简短纪要发群，既避免后续争议，也能让自己的开发方向更清晰。主动量化成果，让产出“看得见” 。完成任务只是基础，能说清成果价值才更有说服力。比如优化接口时，不要只说 “优化了接口”，可以记录优化前后的响应时间、数据库请求量变化；做功能开发时，统计上线后的数据反馈、用户使用情况。曾优化订单查询接口，通过添加联合索引、重构SQL，将响应时间从500ms+压缩至100ms内，日均减少数据库请求3万+次，这些具体数据能直观体现工作价值。做好文档沉淀，兼顾利他与利己 。实习中很多工作需要交接，清晰的文档能减少后续沟通成本，也能让自己的工作痕迹更完整。开发接口后，用Swagger生成交互式文档，标注参数说明、错误码、测试用例；完成任务后，整理开发思路、踩坑记录和解决方案。这样不仅方便同事对接，后续更新简历、复盘工作时，也能快速回忆起核心细节，精准提炼亮点。实习产出不用追求“大项目”，把每个小任务做深做透，用细节和数据沉淀价值，比盲目堆砌工作量更有意义，慢慢积累这些习惯，不仅能提升实习表现，也能为后续职场发展打下基础。

三棵树ai测评行为能力1.请做一段自我介绍，说说你的教育背景，实习经验等，用时不超过5分钟。2.在你的学习和项目经历中，你似乎经常面临时间紧迫、任务繁重的挑战，能否分享一个具体的例子，描述一下在面对这些压力时，你如何管理和应对及最终达成目标的。3.你参与的这个项目最终的成果如何，你的成果得到了哪些方面的认可和表彰。4.回忆一下在你的学习或实习经历中，有一次你主动追求极致，把事情做到最好的例子，你当时究竟做了什么，为什么选择这么做，怎么证明这件事已经做到了最好。5.请回忆一个在团队工作里，你和团队成员没能达成一致意见的情况，当时你具体是怎么做的，说了什么去影响对方，最后结果是怎样的呢？6.从你的...