刚面完PDD一面，分享一下新鲜热辣的面经和感受大家好，我是[你的职位，如：高级工程师/技术经理][你的花名或姓名]。今天刚作为面试官参与了一场我们团队的技术一面，感触良多。趁着记忆还新鲜，把一些关键问题和考察点分享给大家，也算是为对我们团队感兴趣的同学划个重点。面试岗位： [具体岗位，如：后端开发工程师-基础平台方向]面试时长： 约60分钟整体感受： PDD的面试果然名不虚传，非常注重技术的深度和底层原理，不仅仅是“会用”，更要“懂为什么”。面试官（也就是我）会沿着你的回答一路深挖，直到知识的边界。部分核心问题回顾（以Java后端为例）：项目深挖：“你提到这个系统QPS很高，具体是多少？瓶颈可...

面试官人很好，很有耐心二面：1.自我介绍2.项目拷打3.讲一讲volatile的作用？（提到了一个总线锁，这个没回答上来，应该和内存屏障有关）4.ThreadLocal项目里怎么使用的，为什么可以降低GC压力？还有哪些使用场景?5.redis使用场景？6.redis新增从节点的命令是什么？7.redis全量同步的整个过程是什么?8.redis有哪些日志？9.二叉树最大路径和（需要手写Node节点，构造用例运行）10.反问：表现怎么样？主要做什么？进去之后实际需要做些什么？有没有人可以说说业务面会问些啥啊？🥲

鼠鼠现在的实习是4月结束，但是就错过春招了，这个简历可以冲一冲春招吗，求佬们指点指点

1.对 AI、LLM、工作流、MCP、Agent、Prompt 的理解AI：让机器模拟人类的理解、推理、生成、决策等智能能力。LLM 大语言模型：基于 Transformer 架构，通过海量文本预训练，具备语言理解、文本生成、逻辑推理能力。工作流：将大模型调用流程化，包括输入解析、检索、Prompt 组装、模型调用、结果后处理。Agent：具备自主规划、工具调用、记忆和自我修正的智能体，可独立完成复杂任务。MCP：多智能体协同框架，多个 Agent 分工协作完成任务。Prompt：给大模型的指令，高质量 Prompt 包含角色、任务、约束、格式、示例。2. 大模型的原理大模型基于 Transf...