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随着矿业、电梯、起重设备等行业向大型化、高效化发展，以及海洋工程对高性能承载材料的需求升级，4股扇形股钢丝绳作为一种结构先进的异形钢丝绳产品，正逐步成为重载领域的关键材料。它由4股特殊压制的扇形截面钢丝股组成，通过紧密的面接触排列，实现稳定性、耐磨性与抗疲劳性能的全面提升，相较于传统圆股钢丝绳具有更高的承载能力和更长的使用寿命，广泛应用于矿业提升、电梯曳引、港口起重、海洋工程等重载场景。结构优势与重载需求驱动市场高速增长4股扇形股钢丝绳的核心竞争力在于其“高效承载”与“耐用稳定”的双重特性。独特的扇形股结构使钢丝在绳体内部排列更紧密，股间形成较大面接触面积，金属截面积系数较传统圆股钢丝绳提升1...

TL：8.23 笔试，8.24 ai 面试，8.25 约面（忙离职，推到 9.2）1. 聊实习（30 mins）2. threadlocal 原理，内存泄漏3. mysql binlog、undolog、redolog4. mvcc 讲一下5. http 和 https 区别？https 怎么保证安全性，连接过程讲一下6. 公平锁和非公平锁的区别7. 介绍下 G1 垃圾回收器8. stw 只会在 full gc 发生吗9. 做道题吧：二叉树右视图10. 反问实习聊的比较久，八股没怎么问，算法也不难反问问了十五分钟，聊的很开心

（没准备还是不行啊哈哈哈）一、基础知识梯度 优化器 一阶动量 二阶动量 是啥梯度：梯度的反方向就是参数的更新方向一阶动量：梯度的指数加权平均公式：作用：平滑梯度，减少更新方向的抖动二阶动量：梯度平方的指数加权平均公式： 作用：自适应调整学习率大小adam 总体公式:模型初始化方法有哪些？全零初始化ReLU的激活函数，梯度是0sigmoid的激活函数，每层的神经元的输出相同，梯度相同（不为0），那么更新后的参数也相同，模型学不到任何特征随机初始化 (Random Initialization)目的： 打破对称性，确保不同神经元学习到不同的特征。缺点： 随机数过大或过小都可能导致梯度消失或梯度爆炸...