#腾讯音乐秋招#  #腾讯音乐求职进展汇总# 2024/09/05 腾讯音乐一面1.动态加载如何实现的2.重试如何实现的3.如果下游系统对时效性要求高如何实现4.重试是在数据库存一个重试次数字段从而实现的吗5.回滚是如何实现的6.分布式机制都有哪些7.redis为什么可以做分布式锁8.redis为什么快9.redis底层数据结构有哪些10.常用哪些数据结构11.常见的哈希表有哪些12.hashmap如何解决哈希冲突13.hashmap为什么大于8转换为红黑树14.红黑树的红黑节点转换是什么结果15.其他的树有了解过吗16.介绍一下B+树17.红黑树不稳定吗，为什么不用红黑树做索引18.讲一下红黑树删除节点是什么操作19.用hashmap应该注意什么20.在多线程下可以用什么替换hashmap21.concurrentmap如何实现线程安全22.代码里实现多线程应该怎么设置23.线程池的核心参数有哪些，怎么设置24.如何优化慢sql，应该考虑哪些方面25.Spring如何加载类26.jvm如何加载类27.还有哪些比较亮眼的地方没聊到超级好的面试官，一看就技术超级牛，遇到不会的问题，他不会立马换下一个，而是换另一个问题然后给你讲解底层的原理，超级牛，非常舒服的一场面试，学到了超级多

Transformer的多头注意力的作用面试官首先问到了Transformer模型中的多头注意力机制，要求我解释其作用和优势。blip2的架构，优势和之前多模态模型的区别接着，面试官让我详细描述blip2的架构，并比较其与之前多模态模型的区别和优势。知识蒸馏和无监督样本训练然后，面试官询问了关于知识蒸馏和无监督样本训练的相关知识，要求我解释两者的概念和应用场景。无序数组的中位数面试官还给出了一个无序数组，要求我找出其中位数，并解释我的解题思路。一个元素在一个有序数组的第一次出现位置最后，面试官让我编写一个算法，找出一个元素在有序数组中第一次出现的位置。

之前联系HR说要加一轮GM面，约了两个星期时间了都没约上，中间商量好时间又取消了。GM面很难约吗？还是说HR是在拖我时间泡池子啊？后续：被耍猴了，hr说有下一轮面试，然后假装约面约不上就开始装死，面试链接泡我八天，复试泡我八天，故意恶心我。

面试时长：一个小时面试问题： 1. 实习的时候创了哪些表，用的什么数据库模型。 2.优化了数据库的结构，具体是怎么做的？如何得到优化的时间？ 3.机器学习的监督模型和无监督模型的区别，分别有哪些模型？ 4.用过哪些大数据工具？ 5.决策树的理论，以及实现场景（kaggle比赛经历） 6.二叉树算法（伪代码）--共享屏幕（vscode：python） 7. 短时记忆模型理论，以及场景（hackthon）总结：其实考的都比较基础，大厂对于八股的研究已经炉火纯青了。更多的是要求学生有场景应用的能力（说白了，不需要花很长时间培养你就能创造价值）。我是菜鸡。。。