南京鼎捷软件java实习凉经

40分钟被狠狠拷打了,面试官体验很好,只是我太菜了,很多八股还没背完
1.自我介绍
2.说一下Java中常见的集合
3.说一下arraylist和linkedlist的区别
4.linkedlist使用场景,有没有使用linkedlist比arraylist更好的场景
5.说一下jvm的结构
6.栈里面会放什么
7.堆里面会放什么
8.有遇到过栈溢出吗,栈溢出怎么调优
9.堆溢出遇到过吗,堆溢出怎么调优
10.java创建对象有几种方式
11.介绍一下hashmap的数据结构
12.哈希冲突怎么办,除了拉链法还有什么别的方法,怎么样尽量的减少哈希冲突
13.常用的锁对象有哪些
14.介绍一下cas
15.有哪些线程池对象
16.为什么要用线程池
17.线程池应该是单例的还是多例的
18.介绍一下线程池和并发的区别
19.索引有哪些类别
20.索引覆盖,索引下推,回表
21.索引下推和联合索引有什么区别
22.如果有ab两个索引,mysql怎么选择用哪个,有了解过选择的策略吗
23mysql慢查询怎么优化
24.慢查询,explain,explain出现什么信息可以知道触发了索引下推
25.用了哪些redis常用类型
26.redis的string的底层数据结构
27.redis的string是怎么做到保证什么二进制安全性的(好像是这样问的)
28.redis的持久化机制,Redis7.0后混合持久化机制了解吗
29.redis为什么快
30.redis单线程为什么快
因为redis我还没有背完,他就没有对我追问了,失去了兴趣)
然后就是结合项目问苍穹外卖的AOP加反射加注解完成公共字段填充的那个
mybatis也可以完成公共字段填充,为什么不用,有没有了解过mybatis的插件接口
如果我在一个方法里既进行增又进行改你应该怎么填充
项目问的少,主要是八股

更新,已oc
全部评论
日常实习吗 鼎捷好像就是偏基础八股 我寒假的时候投也是没准备好挂了
3 回复 分享
发布于 2024-03-08 17:12 江苏
40分钟,30道题,难顶
2 回复 分享
发布于 2024-03-09 01:48 湖北
校友求交流!刚准备开始投
1 回复 分享
发布于 2024-03-17 16:46 江苏
校友!
1 回复 分享
发布于 2024-03-09 20:03 江苏
这些问题 其实还好啦 都是八股文
1 回复 分享
发布于 2024-03-09 09:04 江苏
您好大概什么时候会有面试结果😃,一周之内吗。
点赞 回复 分享
发布于 2024-07-15 13:23 上海
佬是线下面的吗
点赞 回复 分享
发布于 2024-05-14 11:55 江苏
开了大概啥水平呀 我看之前有说实习完裁的
点赞 回复 分享
发布于 2024-05-10 23:34 江苏
离谱,这个公司大家面试问的好像都一样
点赞 回复 分享
发布于 2024-04-09 08:38 安徽
我投直接已读不回
点赞 回复 分享
发布于 2024-04-05 20:22 广东
m
点赞 回复 分享
发布于 2024-03-12 16:10 贵州
大佬,堆栈溢出调优怎么回答?
点赞 回复 分享
发布于 2024-03-10 16:19 河南
你好,官网投的简历吗,还是其他渠道
点赞 回复 分享
发布于 2024-03-09 01:24 江苏
问一下八股文有整理的那种么,感觉看的都是一些零零碎碎的东西
点赞 回复 分享
发布于 2024-03-08 20:50 吉林

相关推荐

1. 感知模块(Perception)- 功能:通过传感器、API、文本/语音输入等方式,从环境或用户处获取原始数据。- 关键技术:多模态数据处理(文本、语音、图像)、信号降噪、数据标准化。- 产品视角:需平衡数据采集效率与用户隐私(如明确告知数据用途)。2. 认知与决策模块(Cognition & Decision-Making)- 理解层:自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)解析输入内容。- 知识库:存储长期记忆(领域知识库、用户画像)和短期记忆(会话上下文)。- 推理与决策:基于规则引擎、机器学习模型(如强化学习)或规划算法生成行动策略。- 产品视角:需关注决策透明性(如可解释性AI)与伦理风险(如避免偏见)。3. 执行模块(Action)- 功能:将决策转化为具体行动,如控制硬件、调用API、生成回复。- 关键技术:动作序列编排、与外部系统集成(如IoT设备)。- 产品视角:需设计容错机制(如执行失败后的回退策略)。4. 学习与优化模块(Learning & Adaptation)- 持续学习:通过用户反馈、在线学习(Online Learning)更新模型。- 自适应机制:动态调整策略(如对话系统根据用户情绪改变语气)。- 产品视角:需平衡模型迭代速度与稳定性(如A/B测试验证新策略)。5. 交互模块(Interaction)- 多模态交互:支持语音、GUI、手势等交互方式。- 对话管理:维护上下文、处理多轮对话跳转(如电商客服的订单追踪)。- 产品视角:注重用户体验设计(如减少交互摩擦、提供情感化反馈)。6. 系统与安全模块(System & Safety)- 资源协调:多任务调度、计算资源分配(如边缘计算优化)。- 安全合规:数据加密、偏见检测、异常行为监控(如自动驾驶的紧急制动)。- 产品视角:需符合行业法规(如GDPR)并建立用户信任。7. 评估与反馈闭环(Evaluation & Feedback Loop) #Ai产品经理#  #AI#  #产品经理#  #产品#  #聊聊我眼中的AI#  #我是XXX,请攻击我最薄弱的地方#  #牛客创作赏金赛#  #牛客激励计划# #牛客AI配图神器#
点赞 评论 收藏
分享
03-21 12:17
已编辑
哈尔滨工业大学 产品经理
Agent(智能体)与LLM(大语言模型)的区别与联系1. Agent的定义Agent(智能体)是一种能够自主感知环境、制定目标、规划行动并执行任务的实体。它通常由多个模块组成,包括:1️⃣感知模块:接收输入(如文本、传感器数据)。2️⃣决策模块:基于目标或规则制定策略(可能依赖LLM或其他模型)。3️⃣记忆模块:存储历史信息或知识。4️⃣执行模块:调用工具或API完成任务(如搜索、计算、控制设备)。Agent的应用场景广泛,例如自动驾驶、智能客服、自动化流程等,强调主动性、持续性和环境交互能力。2. LLM的定义LLM(大语言模型)是一种基于海量文本训练的自然语言处理模型,核心能力是理解和生成文本。例如,GPT-4、Claude等模型擅长文本生成、问答、翻译等任务,但本质上是一个“静态”模型:被动响应:需用户输入触发,无法自主行动。1️⃣无记忆性:默认不保留上下文(需通过技术手段实现)。2️⃣无工具调用能力:需依赖外部系统扩展功能。3. 核心区别1️⃣自主性Agent能主动规划任务并调用工具(如API、搜索引擎),持续与环境交互。LLM仅被动响应用户输入,无法独立决策或执行动作。2️⃣功能范围不同:Agent是多模块系统,整合记忆、推理、工具调用等功能,适用于复杂任务链(如自动化流程)。LLM仅处理文本输入输出,需依赖外部系统扩展功能(如通过插件调用工具)。3️⃣架构与复杂性:Agent是系统级架构,包含感知、决策、执行等组件,需管理动态任务流程。LLM是单一模型,仅作为Agent的“语言处理模块”存在。4. 联系与协作1️⃣LLM可作为Agent的“大脑”:Agent常利用LLM处理自然语言理解、生成和简单推理,例如分析用户意图或生成回复。2️⃣Agent扩展LLM的能力:通过整合记忆、工具调用等模块,Agent使LLM突破纯文本交互的限制,例如AutoGPT调用搜索引擎或API完成任务。总结来说:Agent是“行动者”:具备自主性和系统性,能独立完成复杂任务。LLM是“语言专家”:专注文本处理,需依赖外部系统实现功能扩展。#牛客AI配图神器#  #面试#  #产品经理#  #Ai产品经理#  #牛客激励计划#
点赞 评论 收藏
分享
评论
16
113
分享

创作者周榜

更多
牛客网
牛客企业服务