海康ai算法一面

最近又开始密集面试实习生了（没办法，大家都干三个月就走了😭），每隔两三个月就得重新招人，我也很无奈（知道你们找工作不容易，都在刷实习经历🤭）今天上午一口气看了十多份AI面试的视频截图，发现了一些大家普遍会踩的坑。正好从面试官的角度，给uu们拆解一下（通用版）。面试前，建议你先认真问自己几个问题：1. 你真的那么了解自己（和你的简历）吗？很多同学在回答问题时，会频繁出现“嗯…啊…呃…”这类语气词，说话像挤牙膏，还常有长时间停顿。这容易让面试官觉得：要么你对经历不熟，要么表达能力有欠缺。其实简历上的每一段经历，你都应该能流畅讲出做了什么、学到了什么、遇到了什么困难、怎么解决的——别等到被问倒才...

原本以为秋招结束了，结果发现好多公司还在偷偷捞人。朋友前几天刚拿了个补录offer，某微中大厂，说是别人放弃了他被捡起来。我他喵羡慕死了啊啊啊啊,为什么不是我我现在每天都像打副本一样到处刷岗位信息，看哪家还在开入口。不得不说，这时候的“漏”真的香，竞争没那么激烈，面试节奏也快。

读研期间的第一次面试，体验很差，不知道是不是遇到kpi面了，面试官似乎并不感兴趣，问的也不是很深，基本都答上来了也很顺利，但还是第二天就挂了 ps：年底深圳的实习怎么这么难找？难受，有没有深圳的yy们交流一下 一小时10分钟 全程拷打项目中的八股  1、caffeine缓存时主要存储了什么数据 2、如何能实现按分钟和按小时同时限流，key和value分别是什么 3、spring aop如何实现的 4、用caffeine缓存有什么缺点 5、说一下rag流程 6、如何让大模型的响应时间变小的（stream响应），第一个token时间变小，总体时间如何？ 7、redis要保持数据的一致性有什么解决方...