秋招算法岗面经复盘-飞猪-搜索算法

大佬们，双一流本华五硕士数学专业转Java，请大家提供学习建议，目前学完了外卖和点评，后续八股应该如何学习，黑马八股基本上都是业务的东西，小林coding都是文本解释类型，看的有点慢，LeetCode刚刚开刷，计划一月份开始投简历，还有其他的需要学的内容吗，请大佬们给点建议

自我介绍博客主要是做自己学习做总结是吧？Java：sycrhonized 和 reentrantlock 区别公平与非公平是如何实现的？（理解不深，猜的，底层有优先队列）举一个例子去说明，非公平锁是如何工作的？AQS 是什么？数据结构除了 state 还有什么？单向链表和双向链表是什么区别？为什么有了双向链表还要有单向链表？二者的使用场景？threadlocalmap 中，有强引用、弱引用。为什么要设计弱引用？解决什么问题？什么时候会用到线程池？（要提高效率）从使用层面讲讲线程池的注意事项。核心线程数、最大线程数的区别？如果一个项目用到了线程池，发现其中的数据一直在被丢弃。定位思路是什么？你在...

理想汽车 - 大模型算法实习生（长期有效，HC丰富，校招也开放ing）职位1-描述【大模型推理（Reasoning）与通用Agent AI】：- 研究通用大模型逻辑推理算法；- 研究o1的训练方案，搜索空间的探索与self-play的训练；- 研究Agent AI算法，助力实现L3智能；职位2-描述【大模型推理（Inference）优化】 ：- 研究大模型推理阶段的KV cache 优化算法；- 研究分布式GPU训练优化算法，包括但不限于负载均衡、显存优化等；总结：大模型推理方向，GPU资源丰富，实习+论文，我全都要！我们能提供：1.技术沉淀：参与大模型技术研究，培养解决技术难题的能力。2.实战经验：参与真实业务场景的落地和上线。3.论文产出：发表高水平论文，培养顶会写作能力。4.成长支持：Mentor指导，重视成长，和优秀的人做有挑战的事。我们期待的你：必备项：- 专业背景：计算机、数学、人工智能等相关专业的在校生，统计和强化学习相关方向优先；- 基础能力：理论功底扎实，熟悉LLM、NLP相关算法，精通transformer和RL等相关算法优先。- 工作态度：主动积极，自驱能力强，具有创新意识。加分项：（没有也没关系，我们更看重潜力）5.实习时长：能够长期实习，长期合作。6.竞赛大佬：ACM/OI大神，代码能力出众。7.学术研究：在ML顶会发表论文，研究能力出众。8.相关经验：有大模型推理、模型优化、大模型框架优化和强化学习等相关工作经验。工作地点：- 北京朝阳望京心动了？赶紧砸简历过来吧！📧 简历投递：xuhao12@lixiang.com 简历要求：邮件名及简历标题命名为“姓名-学校-专业-实习时长”和我们一起，驰骋未来吧！🚗

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