大家美团二面多久收到通知

继续来分享下之前的面经~攒人品中1项目拷打2说下你这个rag的流程3如何体现你这个结果好坏的4有遇到什么困难嘛，你这个切分的chunk总数是多少5说下上下文如何保持的6滑动窗口大小怎么权衡的设置为多少7假如遇到模型在回答过程中不断偏离回答中心点怎么解决8实习时候做的ai助手怎么做的9假如要实现知识库动态更新怎么做10你是如何量化检索结果好坏的11说下你理解的召回率和准确率12你测试时候的query怎么设置的，分为哪几13了解mcp和skills嘛14对ai的前沿知识了解的多嘛15es的一些底层架构有了解吗16你对ai的发展怎么看17算法:反转链表

1.你的登录功能是基于什么来实现的呢？2.你使用了多级缓存，redis＋本地缓存，那你的本地缓存是怎么去实现的？3.如果redis和DB库存不一致导致超卖了怎么办？4.如果redis和DB库存不一致，如何让用户感知到下单失败？5.如果抢票只有一张票，但是有上千万和请求到来，如何进行处理？不用消息队列的话？比如令牌桶？限流？6.用redis来实现全局唯一ID是如何来实现的？会不会导致7.项目有做分布式的部署么？如何实现？8.了解什么是Function call，什么是mcp，什么是skill么？9.平时编程有用什么AI么？10.Java面向对象的三大特性是什么呢？有什么含义？11.子类中如何引用父类的方法？12.父类对象的引用可以调用指向子类的新方法么？13.重载和重写有什么不一样么？14.如果重载里面的参数是list，但是泛型不一样，算重载么？15.被哪些修饰修饰的方法是可以重写的？16.Java的static方法有哪些作用？17.有什么办法在静态方法里面调用非静态的方法？18.Java常见的集合或者说集合框架有哪些？19.Concurrenthashmap是如何实现的？20.Java里面有哪些创建线程的方法？21.线程池的有哪些参数？他们具体什么含义？22.为什么要尽量使用自己定义的线程池？23.Thread local的实现是什么？它里面用了什么引用？24.排查过内存泄露的例子么？如何排查内存泄露？25.如何去排查OOM？26.Spring中的autowired和resource注解有什么区别么？27.Spring的bean默认是单例还是多例的？如何创建多例的bean？28.如果依赖注入的时候接口有两个实现，怎么是选择要注入哪个？29.Spring的IOC和DI是什么意思？30.用过spring的切面么？如何使用切面？31.MySQL有哪些隔离级别？他们怎么实现？为什么使用Mvcc解决可重复读？32.MySQL的索引失效的场景有哪些？33.索引是越多越好么？34.为什么平时实际生产要反范式？35.数据库的Join有哪几种方式join啊？有两个表，一张是交易的表，一张是结算的表，交易会每天给把它收到的订单给结算发一份。两个表都有订单号字段，如果有人在结算的表插入订单（不在交易的表）或者交易给结算的表丢失部分数据，如何去排查这些异常的数据？36.计算机网络的tcp协议如何做拥塞控制？37.Tcp头部的内容了解么？有哪些字段？38.手撕：K个一组翻转链表回答了七八成的问题吧，手撕六分钟写出来，面完直接约二面

发点面经攒攒人品～拷打实习1.介绍一下PPO、DPO、GRPO2.介绍一下deepseekr1的训练方式3.讲一下粗排、精排模型的区别，粗排到精排的正负样本是怎么生成的4.介绍一下负采样5.介绍一下召回手撕：1.无重复字符的最长子串2.编辑距离

只记录总结了一些没答好的推荐系统用例设计：基础的功能交互：图片封面的尺寸，关键词的截取，后台的一些用户点击，停留时长以及收藏等行为是否正常上报，还有负反馈机制，就是说用户点击“不感兴趣”后是否当前列表会立即移除该内容，最后就是推荐结果和详情的一致性，进入的详情页要和推荐位显示的内容一致算法效果的测试：比如说相关性：是否与用户的搜索内容是强相关的，多样性：推荐的内容对应的tag是否是同一类目，然后还有实时更新：用户在一个地方停流了很久是否后台会出现该信息，然后是推荐列表是否包含一定的低频上线内容特殊场景的测试：用户没有历史行为的反应，没有商品的反应，极端搜索的处理，出来的内容是否符合规定数据和性能的测试：接口的性能，容灾的一个降级，离线和线上的一个对齐接口过慢：首先会去看监控，观察CPU和内存还有网络IO的一些情况，确认是否是硬件资源的瓶颈，接着会去查询慢查询日志，看看数据库的性能能否优化，比如说可以添加索引啊，还有一些sql语句不合理的情况可以处理一下，比如一些嵌套查询可以优化成联表查询，对于一些数据量过大的表可以进行一些分库分表的操作。业务逻辑中可以采用异步的流程，可以看看是否发生了FullGC,以及是否有一些递归导致时间复杂度过高。最后是网络，可以看看Redis是否变慢，队列是否积压，或者请求是否过多，可以适当做一些限流策略面对偶现的bug:面对偶现的bug,需要去差全链路的日志，确认当前的用户环境以及查看输入的参数和环境的快照等等，第二步是尝试利用压力测试去强行复现，找到它偶现的一个规律。算法：最长公共前缀（leetcode 14）ac