java面经：顺丰一面：1. 自我介绍2. 线程池核心参数3. 任务队列大小如何设置4. 拒绝策略有哪些，可能会有什么问题5. 核心线程数如何设置6. 一个类如何保证线程安全7. CAS原理8. synchornized和reentrantlock区别9. wait、notify使用需要注意什么10. 什么是死锁，如何避免11. volatile的作用12. 数据库ACID13. 数据库隔离级别14. 分布式事务了解吗15. 场景题：生成订单和第三方支付16. 时长：30min顺丰集团2026届校招启动！【公司简介】：顺丰集团是世界500强企业第377位，中国第一大、世界第四大快递物流服务商。...

27届二本找实习，俺不中嘞，牛油们。怎么都是线下面试。😵😵😵😵

刚进大厂才两周，直接被干懵了。这节奏快得让人想哭，每天都被压得喘不过气。好不容易才挤进来，现在走人实在不甘心，但继续硬撑又觉得快要顶不住了。从传统行业跳过来，发现这儿根本没人带你。问谁都是零碎信息，拼不出个完整逻辑。老员工个个忙得飞起，没人有空搭理你，上来就让你自己硬扛。任务东一榔头西一棒子的，搞得人整天神经紧绷，连周末都缓不过来。真不知道还要熬多久才能适应，接下来该咋整啊……

我觉得这是一个伪命题，因为这根本就不是一个A或B的问题。互联网各个部门都喜欢搞ai,也确实有很多结合具体业务开发智能体的需求（主要是大老板喜欢），但是据我观察现实情况有个很现实的结论：现阶段大部分智能体开发，核心执行者都是后端工程师。我本人的工作也包含了部分智能体开发，所以有点发言权。究其原因，一来后端工程师最懂业务逻辑和系统底层架构，能精准捕捉业务痛点，知道哪里适合用 AI 赋能、怎么落地才贴合实际需求；二来智能体开发的核心是 “业务落地” 而非 “大模型底层研发”，技术门槛更多集中在业务拆解、工具整合与流程闭环，而非高不可攀的算法研发，后端工程师上手起来反而更有优势。ai是风口，agent...