联洲上海

1. 为什么选择这个方法？是否尝试过其他 Baseline？效果对比如何？ 回答范例与解析（以选择 SAC 算法为例）： 在我的机械臂抓取项目中，我最终选择了**柔性动作评价（Soft Actor-Critic, SAC）**算法。   尝试过的 Baseline：  DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)：由于是确定性策略，在具身连续控制中探索能力极差，极易陷入局部最优。 PPO (Proximal Policy Optimization)：虽然稳定，但作为 On-policy 算法，样本效率（Sample Efficiency）太低，在真实机械臂...

你在leetcode上练的都是死代码能力🤣

暑期实习投了十几天，能投的都投了，一个面试没有，pdd，快手，小米直接挂，不然一直都泡池子，简历还能怎么改进吗，后端还是太卷了

二面和一面完全不同，二面基本不问八股，上来就问项目，然后是系统设计，最后才有几道深度技术题。整场面试节奏很慢但每个问题都很深，他会顺着你的回答一直追问，感觉是在考察你解决实际问题的能力，而不是背答案。1. 介绍一下你做过的最复杂的项目，遇到的最难的技术问题是什么，怎么解决的？答：（结合自身项目回答，以下是参考思路）以一个电商订单系统为例，最难的问题是高并发下的库存超卖问题。问题背景：秒杀活动时大量请求同时到来，数据库的乐观锁方案在高并发下冲突率极高，大量请求失败重试，反而加重了数据库压力，最终导致数据库连接池耗尽，整个服务不可用。分析过程：用压测工具模拟秒杀场景，发现瓶颈在数据库层，乐观锁的 ...