柠檬微趣一面1.自我介绍2.hashmap底层原理，是否是线程安全的3.不安全应该使用什么4.currenthashmap原理，线程不安全的情况 这块一致追问 答的不太好5.多个线程写一个日志文件，怎么保证并发安全（不太会）6.jvm内存结构7.垃圾回收 怎么确定回收哪些垃圾8.多线程使用场景9.常见的gcroots10.网络分层结构11.tcp和udp区别12.tcp概念问了一大堆13.https了解吗 具体说一下 也是说了一大堆14.mysql索引15.b+树 为什么不用红黑树 b+树的查询效率 推导一下总结：一直问，不会就想，偶尔会给一个反馈，没问实习，没问项目，纯纯八股🍋【柠檬微趣2...

1.19 面试官打电话约面1.20 一面 秒约2面1.22 二面 面完5分钟告知通过无hr面当时还在期末考试，跟做梦一样

库洛：简历挂鹰角：简历挂莉莉丝：笔试挂柠檬微趣：一面挂网易雷火：一面挂腾讯天美：二面挂米哈游：简历挂总结：这次主要是尝试一下看看面试都问些什么，然而面试内容没有想象中的这么难，都是偏基础的八股+项目的一些探讨。但是可能会问的很深。让我意外的是面试的手撕代码都非常简单，基本都是见到就秒的题目。但是对一些知识掌握的不是很熟悉，加上表达能力可能不太好，所以都挂了。简历准备的时间较少，所以很粗糙简陋。请教一下大佬们有什么需要修改的地方，还有还需要学一些什么东西吗。希望暑假能够找到心仪的实习。

在构建AI Agent（智能体）时，如何引导大模型有效完成复杂任务是一个核心问题。当前主流范式主要有两种：ReAct（推理+行动） 和 Planning & Extractor（规划+提取器）。它们都旨在增强模型的自主性和任务执行能力，但在工作流程和适用场景上存在显著差异。本文将通过实例对比两者的异同，帮助企业根据实际需求选择合适范式。一、ReAct范式ReAct由Shunyu Yao等人提出，其核心思想是让模型在生成过程中交替进行“推理”和“行动”。模型会先思考当前状态（Reasoning），然后决定采取什么行动（Acting），如调用工具、查询知识库，之后根据行动结果再次推理，直至...