前端已死

求助，当初面试前一家公司时面试官是要求我要一直做下去的，我也撒谎说不是只做几个月实习，而是会一直做下去，但没想到秋招得到网易oc了，因为现在已经实习满三个月了想让前一家公司给我盖个实习章，这种情况怎么跟前一家公司提离职会比较好？

有没有业内人士给职场小白一个看法（不玻璃心）🥹算法，测开，客户端，前端，这几个方向在校招的时候哪个岗位比较多，就业形势相对好一点的？现在想学点东西找实习，有点摸不着头脑现状：广东双非硕（989大学），本科差点，女生，本硕都是计算机，初步打算实习到明年三四月份，随后gap考公，估计是等春招。因为听了很多人说后端不要碰，一点儿都不要碰，所以暂时没考虑。其次，如果是算法，考虑做 agent，rag检索 那类的，但是不知道就业形势怎么样，有过相关的项目经验和国企实习，实习也是做涉及rag检索的问答系统（不过硕士期间方向不是nlp的），姐姐（中大硕士）和朋友觉得应该勇敢冲一冲，但是师兄倒是说不推荐；然后个人可能不是很喜欢前端，本科的时候就不喜欢，学的后端因为师兄们在秋招，现状就是说算法，后端水深火热，然后测开，客户端，前端好一点，会给机会我个人可能不是非得追求进什么厂吧（没追求大厂），但是希望校招的时候能够有机会。这也是预备一下考公没考上的情况。头很大，不知道怎么选🤦‍♂️，有没有在秋招或者已经入行的业内人士给点意见🥹

一、 开场及背景了解自我介绍：你可以简单地自我介绍一下吗？项目性质：所以这两个项目主要是你个人的练手项目，对吧？实习经历：中间有参加过什么其他公司的实习之类的吗？或者跟着导师/师兄做一些正式的项目？求职规划：为什么没有实习经历？是因为机会比较少，还是个人规划的原因？（面试官补充：因为计算机专业通常很看重实践经验，理论上机会也比较多）所以考虑实习这件事是比较晚的吗？同辈情况：你身边的同学（的求职/升学情况）呢？二、 技术问题：计算机基础CPU缓存：CPU周围的L1, L2, L3这些多级缓存，它的主要作用或者意义是什么？因为这些缓存的存在，如何保证数据的一致性？CPU缓存（追问）：既然第一次访问数据需要从主内存加载到各级缓存，这是否意味着第一次访问反而会更慢？缓存的“预读”（prefetching）机制是指什么？（面试官举例：我只想读一个变量，但它把一整块数据都读进来了，这是为了加速后续的访问吗？）并发与锁：在并发编程中，自旋锁和互斥锁分别适用于什么样的场景？并发与锁（结合项目追问）：在你的实际项目中，有用到自旋锁的场景吗？可以举个例子吗？（针对你回答的动态选择策略）所以这是取决于你要更新的缓存数量，动态决策使用互斥锁还是自旋锁吗？你是这么实现的吗？你有对比过这两种策略（自旋锁 vs 互斥锁）的性能差异吗？比如，缓存数量达到多少或者耗时多长，你会切换策略？那你当时的策略具体是怎样的？比如说，更新多少个缓存的时候会采用自旋锁？三、 技术问题：C++语言菱形继承：C++的多重继承会产生菱形继承问题，你可以描述一下这具体是个什么样的问题吗？采用虚继承的方式可以彻底解决这个问题吗？会不会带来任何其他问题？菱形继承（追问）：如果我们继承的两个类（A和B），我们不确定它们背后是否有一个共同的基类，那是不是意味着最好总是采用虚继承的方式，以避免潜在问题？拷贝与移动构造：你了解C++的拷贝构造函数和C++11引入的移动构造函数吗？它们俩的差异和应用场景是什么？拷贝与移动构造（结合项目追问）：在你实际的项目中也有使用过（移动构造/移动语义）吗？四、 技术问题：网络协议TCP挥手：为什么TCP断开连接是四次挥手，而不是三次？TIME_WAIT状态：TCP主动关闭方在最后一次挥手后，为什么要进入一个TIME_WAIT状态并等待一段时间？TCP替代方案：TCP的TIME_WAIT机制会延长连接释放时间。现在有没有一些新的协议（比如QUIC）针对这一点做了优化，既能保证正常运行，又能有更好的连接释放性能？QUIC协议（追问）：QUIC协议是如何做到在1-RTT（甚至0-RTT）就完成连接建立的？五、 技术问题：数据结构与算法LRU缓存：你了解LRU（最近最少使用）缓存淘汰算法吗？请讲讲思路，如何实现一个高性能的LRU数据结构？（针对你的回答）链表部分你会采用单向链表还是双向链表？逻辑算法题（扔弹珠/鸡蛋问题）：你面前有一栋100层的楼，你手上有两个完全一样的玻璃弹珠。从某个楼层往下扔，要么碎，要么不碎，且楼层越高越容易碎。现在要找到那个“刚好会碎”的临界楼层，你觉得怎么样能够最快地找到？（面试官补充：不碎的弹珠可以重复使用，碎了就没了）六、 反问环节反问机会：我这里主要就这些问题了，你看看你有什么想要问或者想要了解的吗？

双非本这些技能➕一个项目够捞个实习岗位吗· AI Agent 框架: 熟悉LangChain, LlamaIndex; 熟悉 AutoGen, Semantic Kernel· 大语言模型: 深入使用 OpenAI GPT/Claude API； 具有 Llama 3、Qwen 等开源模型的本地部署与微调经验· 核心协议与架构: 掌握 MCP 协议原理与实践； 熟悉 Function Calling、ReAct、CoT 等Agent核心范式· 工具与数据: Pinecone， Milvus， Chromadb； Docker， FastAPI， Git； Redis, MySQL· 编程语言: 熟悉Python，  C++开发语言