美团一面不要太离谱

一共55分钟，自我介绍+实习18分钟，八股15分钟，手撕20分钟没写完，只讲了思路，感觉要挂了第一次面试遇到画图这种形式，其实也是挺考验对架构的理解的1. 自我介绍实习部分2. 打开画板来画一下公司的架构图业务架构还是技术架构，他说都可以，画了一下业务架构3. 讲解一下你在实习中做了什么4. 实习中的挑战是什么5. 业务复杂的问题怎么解决6. 消息队列怎么保证可靠投递7. 消息队列怎么保证顺序消费8. 消息队列怎么避免重复消费9. 消息队列怎么解决消息堆积10. 除了加分区、加broker、提升消费者的消费能力、生产者限流，还有什么11. 深分页优化游标分页怎么做的？12. 游标分页有什么优缺...

微调（Fine-tuning）是机器学习中一种迁移学习技术，指在预训练模型（如BERT、GPT、ResNet等）的基础上，通过少量特定领域或任务的数据进一步调整模型参数，使其适应新任务。其核心思想是利用预训练模型的通用知识（如语言理解或图像特征提取能力），通过针对性训练提升模型在特定任务上的性能。微调的核心作用1. 节省资源：无需从头训练，减少计算成本。2. 提升性能：预训练模型已学习通用特征，微调能快速适应新任务。3. 小数据友好：适合数据量有限的任务。微调的主要方式1. 全参数微调（Full Fine-tuning）- 方法：解冻预训练模型的所有参数，用新数据更新全部权重。- 适用场景：数据量充足，任务与预训练任务差异较大。- 缺点：计算成本高，可能过拟合小数据集。2. 部分参数微调（Partial Fine-tuning）- 方法：冻结部分层（如底层），仅更新顶层参数。- 冻结策略：预训练模型的底层通常学习通用特征（如语法、低级视觉特征），可冻结；顶层更接近任务，需调整。- 适用场景：数据量较少，任务与预训练任务相似。- 示例：冻结ResNet的前几层，仅微调最后几层用于医学图像分类。           

字节国际化二面 时长1h1.如何生成一个全局唯一的20位左右的纯数字有试过用redis分布式锁实现吗有了解过etcd或者zookeeper来实现吗2.介绍一下对微服务的理解3.让你设计一套微服务大概会涉及到哪些点4.有通过共享内存或者状态机去实现进程间通信过吗5.大概讲一下SpringBoot启动流程，run Application要做什么事情6.spring.factories文件主要是做什么事情的？加载context操作是为了干什么的？7.有遇到过spring循环依赖的问题吗8.加@lazy注解会有什么问题9.大概说一下redis的缓存击穿穿透雪崩是什么意思10.缓存怎么跟数据库做双写一致...

自我介绍聊项目1.看你使用了分布式ID，用的哪一种？为什么选择这个？还知道哪些？2.你的redis什么架构？主从架构下，一个寄了会出现什么问题？3.你项目提到了直播pk，是什么形式？如何实现背后的评分算法？4.你的直播平台如何实现高并发，通过哪些方式？5.为什么要自己搭建IM系统，如何搭建的？八股文1.mysql的事务隔离级别2.mysql隔离机制如何实现3.rabbitMq和rocketMq的区别4.上面两种的TPS不同，为什么？从底层解释算法：最近K个高频数反问感受：面试官非常友好，不懂的地方都会引导一下第一次面试，太紧张了，好多答不上😭