微派一面

第一次发面经,希望能攒点人品!
1.介绍一下hashmap
2.hashmap是线程安全的吗?
3.为什么在8的时候树化?
4.介绍一下垃圾回收算法
5.请介绍一下ZSet底层数据结构
6.ZSet适用于什么场景?
7.如何确保线程安全?
8.乐观锁和悲观锁的区别
9.不使用锁如何确保线程安全
10.Syncronized底层原理
11.索引底层的数据结构
12.B+树和B树的区别
13.B树能应用在什么场景
14.TCP粘包问题

八股好像就这么些,基本上都答出来了

算法题如下:
public class Item {
    public int id;
    public int parentId;
    private String name;
    public Item(int id, int parentId, String name) {
        this.id = id;
        this.parentId = parentId;
        this.name = name;
    }

    public Item() {

    }
}

public class CategoryRsp extends Item {
    public List<CategoryRsp> child;

    // 构造方法
    public CategoryRsp(int id, int parentId, String name, List<CategoryRsp> child) {
        super(id, parentId, name);
        this.child = child;
    }
    public CategoryRsp(){
        super();
    }
}
写一个函数,输入一个parentId,获取CategoryRsp,(要求成员变量里面的列表包含这个parentID的子节点及子节点的子节点)括号里面的这句话是我自己加上去的,一开始看这个题目一直看不懂什么意思,直接写错,浪费了很多时间,后面面试官讲解了下,一开始说给我30分钟时间,结果我做了45分钟都没做出来,知道用递归做,没做出来,讲了下思路。我辛辛苦苦刷了100道力扣,他竟然不给我手撕力扣,还是自己太菜了。

下午收到邮件已挂
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什么岗位佬
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发布于 2024-09-05 15:15 北京
八股好像挺基础的,不过我笔试完就给我挂了……😅
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发布于 2024-09-02 17:26 北京

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02-26 15:38
已编辑
中国海洋大学 产品经理
秋招结束,前前后后面试了30多场,已经get3个大厂AI产品意向,还有3-4个在最后一轮流程中,算是积累了一些AI产品面试的方法论,分享给大家我最常被问的一个问题以及我的答案。【你觉得什么是一个好的AI产品?举例说明】第一,顺应基座模型,将壁垒建立在“上下文工程”上。目前市面上绝大多数AI应用,本质都是“基座大模型+上下文工程”的“套壳”产品。在模型能力本身无法自研超越的情况下,产品的真正价值在于如何获取并利用足够丰富的上下文。例如,AI会议纪要产品,如果能获取整个会议的完整音视频和参与者的笔记作为上下文,生成纪要的效果就会非常出色,相关产品有【Granola】【Plaud】。同时,这也是为什么硬件产品Looki让我觉得惊艳,它通过长时间记录用户第一视角的生活场景,为下游的视频剪辑、记忆辅助等服务提供了最丰富的上下文,这是它核心的逻辑。第二,打造真正有效“human-in-the-loop”,将产品无缝嵌入用户的工作流或生活流。一个好的AI产品不是要完全取代人,而是成为高效的协作者。现在很多产品的问题就在于,它们游离在用户已有的工作流之外,比如我作为一个学生和产品经理,日常的调研、写作、学习等任务,用Gemini或GPT在不同窗口间切换复制粘贴就能完成,现有的垂直应用并没有真正打通“端到端”的流程,无法让我形成付费依赖。第三,对时机Timing有精准的判断。一个好的产品不仅要看市场需求,也要认清技术边界。不能在错误的时间做正确的事,过于前卫的想法往往会失败。Cursor就是一个很好的例子,它在AIcoding这个赛道还未像今天这样火热时就已经入局,建立了先发优势,现在其他公司再想做一个同样的IDE,时机和成本都已不同。目前市面上很少有让我愿意付费的AI产品,不付费又何谈“好”。大部分所谓的AI功能,尤其是在一些成熟的大厂产品里,更像是“为了AI而AI”,并没有从核心商业指标或用户痛点出发。相比之下,我认为真正好的产品,要么像基座大模型一样,成为不可或缺的基础设施;要么像我提到的Looki那样,通过创新的软硬结合方式,在“上下文工程”上做到极致。
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