行业独角兽 自如25届校园招聘内推

最近面了这家，好像是做cdn的

java一面：40分钟1、四类八种基础数据类型及其包装类，装箱拆箱2、String类可以继承吗，final说说，final修饰StringBuffer还可以append吗3、介绍项目，刚提到项目中数据从其他渠道流入系统，数据丢失了怎么处理？4、创建线程的那几种方式？主线程可以捕获到子线程的异常吗？Callable接口？5、共享变量问题 ？回答了加锁或者阻塞队列，应该想考察的valotile关键字6、jvm内存模型-堆、栈、程序计算器、方法区，好像不是他想要的7、gc方面的，怎么判断对象是否回收，怎么回收，分代回收，比例多少，大对象怎么分配，怎么判断是大对象8、集合了解哪些？Collection...

在AI产品设计中，Agent（智能体）和Workflow（工作流）是两种核心范式，分别代表了智能化与流程化的不同方向。要从以下方面展开分析：一、核心区别二、Agent的核心特性三、Workflow的设计逻辑四、协同关系五、选择决策要点具体来说：1. 定义与功能：   - Agent：自主决策实体，能感知环境、做出决策并执行动作   - Workflow：预定义的任务序列，按照固定流程执行2. 执行方式：   - Agent：动态响应，根据输入和环境变化自主调整行为   - Workflow：线性执行，严格遵循预设步骤3. 灵活性：   - Agent：具备学习适应能力，可处理未知情况   - Workflow：静态结构，变更需要手动修改流程4. 决策能力：   - Agent：内置决策逻辑，可实时评估选择最佳路径   - Workflow：无自主决策，完全依赖流程设计5. 复杂度：   - Agent：通常包含状态记忆和目标导向行为   - Workflow：侧重任务编排和顺序控制6. 典型应用：   - Agent：聊天机器人、自动驾驶、游戏AI   - Workflow：数据处理流水线、审批系统、CI/CD流程7. 错误处理：   - Agent：可自主尝试恢复或寻找替代方案   - Workflow：依赖预设的错误处理分支总结：Agent是“大脑”，Workflow是“骨架”，二者结合可构建从灵活到稳定的AI应用光谱。未来方向是通过低代码平台降低两者融合门槛，实现智能化与自动化的统一。 #牛客激励计划#  #聊聊我眼中的AI#  #产品经理# #牛客AI配图神器#

（程序员专享：3个真实项目改造案例+自测清单）程序员A：CRUD项目被面试官嫌弃？原话："我用SpringBoot做了电商订单模块"改造后："用动态线程池优化10w+订单的积压问题，通过补偿机制解决第三方支付回调丢失"程序员B：被追问"系统瓶颈在哪里"当场卡壳？原话："系统偶尔会卡顿"改造后："通过Arthas定位到MyBatis二级缓存雪崩，采用分段失效策略降低DB峰值QPS 40%"程序员C：被质疑"这需求有什么技术含量？"原话："开发了权限管理系统"...