面试算法题和SQL题来源

我从9月份开始接触力扣，是跟随代码随想录刷一步步刷的，刚开始使用Python把随想录里面的每一道题刷了一遍后，发现Python语言节省了很多代码细节和步骤，后面又改用c++刷题，刷到大概80题以后，在这期间，我一边借助AI帮助我理解语法，debug代码，比如chatgpt,Gemini等，一边刷，差不多把随想录的题型过了一轮，我的感觉是迷迷糊糊的，简单题还是没思路，中等题那就更加了，那时候就开始怀疑自己了，但是还是坚持刷到了120题左右，这个时候终于有一点眉目了。我对于简单题有了自己的想法，虽然写出来还是磕磕碰碰的，但起码肚子有点墨水，中等题勉勉强强有思路，在这刷题过程中，最大的困难就是遗忘，刷了又忘，有时候就连很简单的题型只要你很久没二刷三刷，你可能都会忘记基本语法，忘记思路，有时候我都开始怀疑自己是在背题，而不是真正的理解，我也逐渐意识到了自己或许在算法方面没有任何天赋，纯靠记忆和努力，因为有时候做过好几次的题，重新回来做，又会遗忘。现在我算法已经刷到了160题左右，给我的感觉还是觉得自己依旧非常非常菜，碰到没遇到过的题型无论多简单，都不能自己独立做出来，得依靠AI才有能力写一写，中等题也是得依旧外力，这或许就是像我这样的普通人才会有这种情况吧，每次都怀疑自己。像网上三个月速成算法拿下各种国奖省奖或许是卖课的，又或许是真正的天赋者，但是对于我这种普通人来说，可望而不可及，但今后我依旧会坚持每天做一两道题。最后，我的最大感悟就是算法真的容易遗忘，即使你记得流程，但是有一些细节终究无法记得很牢。

问题 1.为什么专业第一保研保了本校？2.介绍你在商汤做的平台产品。你在中间负责了什么？3.在这个项目中觉得使用模型出现了什么困难？（回答方向：通用模型在业务应用中的 weakness 和解决方法。）4.你自己的项目做 AI 素材生成，这个链路是怎么搭建的？（回答方向：用户内容需求，模型效果评估，使用技术方法，如何执行（llm+多模态+html））5.你如何保证成功率？（回答方向：影响因素有文本，模型，效果，技术分别如何解决）6.你对语言模型和图像模型在应用的产品方向上感觉有什么不同吗？（回答方向：评估体系维度不同；角色不同。语言模型做决策多模模型重生产）7.反问：团队的产品是什么？素材在广告场景投放，业务指标是什么？生成素材采用的方案？看中候选人什么能力？什么时候有反馈？

一部分重心就是刷力扣题，而且大部分盯着Hot 100来啃，其他题目碰得很少，毕竟打听下来，大部分公司的技术手撕代码都绕不开这个范围，只有字节、腾讯这类大厂会额外加几道难度更高的题。前后刷了200多道，其实不算多，主要是为了把高频考点的思路吃透。除了刷题，就是抱着Java guide背知识点，再照着网上整理的八股文背面试常考的基础概念，比如JVM、多线程这些。最后还得把自己做过的项目好好梳理一遍，确保每个技术点都能说清来龙去脉，这样面试的时候更好

这是我最难受的一次经历，突然被捞起来开始面，一开始二面面试官以为是在春招补录就算了，我说我是大三不是应届生，然后二面过了以后其他家给offer了，我开始催，很快就三面，三面我真以为是最后一面了，我把我的最好状态拿出来，纯放手一搏，最后反问我解释其他家有offer了需要尽快出结果，他问我能接受base深圳吗，能实习几个月，之后会让hr联系我，然后看到三面过了，我真以为已经稳了，一直催campus，本来都已经要给其他家回复了，结果第二天睡醒起来他约两天后面试，状态还是复试，我说来不及了，临时换到今天，结果我一上来问还是技术面吗？为什么会有四面啊？可能他不开心了，然后面完过了一会流程灰了，两周来的各种纠结焦虑等待，最后感觉自己就是个笑话 质疑自己是不是真的配不上鹅我真受不了这个推进机制了