1.java的集合有哪些？它们分别的特点是什么？①List（有序，可重复，有索引）：ArrayList（数组实现，查询快），linkedList（链表实现，增删快），vector（线程安全）②Map（key-value，键值对）：HashMap，LinkedHashMap（按插入顺序排序），TreeMap（按key的大小自动排序）③Set（无序，不可重复，无索引）：HashSet，LinkedHashSet（按插入顺序排序），TreeSet（按照大小自动排序）2. java的AOP在Spring项目中的实际应用有哪些？所谓AOP，即把重复代码（日志、权限、事务、缓存）抽出来，统一管理，业务代码只关心业务。①日志统一记载，不用每个方法都写log.info（）②全局异常处理，统一捕获异常，避免到处try-catch③权限校验（方法层面）④事务管理（@Transactional注解）⑤缓存控制（查询前先查缓存，不存在再执行方法并注入缓存）3. 如何理解ai agent？（skill MCP）AI Agent 是目标驱动的“自主智能体”，Skill 是它的“专业操作手册”，MCP （Model Context Protocol）是它连接外部世界的“标准化接口”。三者协同，让 Agent 能“思考+做事”。核心架构：LLM（大脑）+ 规划（拆任务）+ 记忆（存上下文/经验）+ 工具（连外部） 。4. 字节trae solo模式与其它模式Trae Solo 模式是 AI 主导的全流程自动化开发模式，让你用自然语言提需求，AI 自动完成从需求拆解、编码、测试到预览部署的全链路工作 。5.ai开发的command命令模式（/，以及claude code）/  斜杠命令 = AI开发的“快捷键面板”，让你精准、高效地指挥AI，从聊天式辅助升级为命令式开发。例如在Claude Code中使用 /model ：切换AI模型（Haiku/Sonnet/Opus）

 #听劝，我这个简历该怎么改？# 

主包27届  本来打算找暑期转正实习，结果这个部门的jdy应该要oc了，做IM中台的，说是可以转正，但是一般6个月至少，算下来得10月份了，想问下转正概率大吗？目前美团暑期应该问题也不大，转正8月的话应该会早一点，uu们怎么选啊？这两家到底哪个容易转正些？有京东的宝子说下嘛

如果你现在想入行AI，别一上来就啃什么反向传播、数学推导，大概率坚持不下来。直接奔着RAG去，这是企业最缺、上手最快、简历最好写的方向。RAG到底是啥？全称检索增强生成，说白了就一句话：让AI学会翻资料再回答问题。以前的大模型全凭“脑子里的知识”答题，问它“咱们公司年假怎么休”，它直接懵——它又没在你公司上过班。RAG不一样：你先把自己公司的员工手册、技术文档、会议纪要、客服聊天记录全喂进去，存在一个叫“向量数据库”的地方。员工来问问题，系统先去库里找相关材料，然后把材料+问题一起给大模型，模型照着材料回答。效果立竿见影：客服不用翻几百页手册了，秒回客户问题新员工入职，自己问AI就能熟悉业务代码报错了，AI自动查历史bug库给解决方案销售要写方案，AI去库里翻过往中标文档做参考为啥企业抢着要？因为每个公司都有自己的知识积累，通用的GPT用不上。而RAG能把公司内部经验和AI能力打通，成本低、见效快、不出错。老板一听就两眼放光。入门学啥？就两样：1. 向量数据库——存知识的地方。学学怎么把文档切碎、转成向量、存进去、搜出来。主流的Chroma、Milvus、Pinecone挑一个玩熟。2. LangChain——搭流程的工具。学学怎么把“查资料+问模型”串成一条流水线，文档怎么切、怎么搜、怎么拼给模型。怎么做项目？就做一个：公司内部知识库问答机器人。拿几百页员工手册或者技术文档，搭一个能回答任何内部问题的机器人。部署到飞书、钉钉或者企业微信上，真能让同事用起来。这个项目往简历上一写，面试官一看：这人来了就能干活。