实习内推

#腾讯#腾讯后台开发面经-暑期实习基本情况面试全程拷打了1.5个小时，基本网络、数据库、缓存、消息队列、算法都问到了。问题范围广，整体难度算适中，重点考察的是基础知识和实际问题的解决能力。* 网络：HTTPS原理、TCP粘包/拆包。* 编程语言：Golang协程、Context实现原理。* 消息队列：Kafka消息重复消费、消费者组管理。* 数据库：MySQL底层数据结构、慢查询优化、吞吐量提升。* 缓存：Redis vs 本地缓存、缓存一致性、本地缓存固定实例访问。* 项目经验：Job调度优化、导出性能优化。* 算法：回文链表。问题记录1. 自我介绍* 简洁明了，突出技术栈和项目经验。2. HTTPS的原理* HTTPS = HTTP + SSL/TLS，通过非对称加密交换对称密钥，后续通信使用对称加密。* 面试官可能会追问：为什么需要非对称加密？（因为对称加密的密钥传输不安全balabala）3. TCP的粘包、拆包* 粘包：TCP是字节流协议，消息边界不清晰，多个消息可能粘在一起。* 拆包：一个消息可能被拆成多个包传输。* 解决方法：固定长度、分隔符、消息头声明长度等等。4. Golang协程* 协程优势：轻量级、上下文切换快、由用户态调度。* 对比线程：协程更高效，适合高并发场景。5. Context实现原理* Context用于控制Goroutine的生命周期，传递请求范围的值。* 实现原理：通过树形结构管理Goroutine的取消信号和超时控制。6. Kafka消息重复消费* 原因：消费者提交offset失败、分区重平衡、消费者重启。* 解决方法：幂等消费、事务消息、去重表。7. 消费者组管理* 多个消费者在一个消费组中，Kafka会将分区分配给消费者。* 避免重复消费：确保每个分区只被一个消费者消费。8. 延迟调用API* 使用消息队列（如RabbitMQ的延迟队列）或定时任务（如Cron）实现。9. MySQL底层数据结构* InnoDB：B+树索引，支持事务、行级锁、外键。* 优势：查询效率高，支持高并发。10. 慢查询优化* 方法：加索引、优化SQL、分库分表、缓存热点数据。11. Redis vs 本地缓存* Redis：分布式缓存，数据共享，适合大规模系统。* 本地缓存：速度快，但数据不共享，适合单机场景。12. 本地缓存固定实例访问* 使用一致性哈希或固定路由策略，确保请求总是访问同一个实例。13. 缓存和数据库一致性* 方法：先更新数据库，再删除缓存（Cache Aside Pattern）或延迟双删，能分析出各自的优缺点更好。14. MySQL提升吞吐量* 方法：读写分离、分库分表、优化索引、使用连接池。15. Job调度优化* 通过调整调度策略（如优先级调度、批量处理）提升系统性能，和操作系统很相关。16. 导出性能优化，如何从30分钟优化到3分钟* 并行处理。* 减少数据库查询次数。* 使用缓存* 流式导出等等。17. 流式导出什么意思* 边查询边导出，减少内存占用，提升响应速度。18. 算法题：回文链表* 思路：力扣原题，快慢指针找到中点，反转后半部分，比较前后两部分是否相同。* 实现：手写代码，注意下边界条件。内推链接：https://join.qq.com/resume.html?k=ANQI6RfQ3rhPS2dpyIkeSw评论区可以留下姓名缩写加岗位，方便后台查看是否内推成功#前端##技术##面经##后台开发##实习内推#

🌟【背景速览】1. 25届应届生，BG双非本末9硕，自动化硕士，研二上学期转NLP2. 0.2小白转nlp（组会一直听同门讲NLP相关内容）3. 历时9个月逆袭本人去年四月份前没有任何实习经历，主要通过github，B站，知乎以及xhs自学。💼【日常和暑期实习投递】许多小伙伴和我最初一样，认为必须做好万全准备才能投递简历，其实现在回看是wrong。后期会越来越发现，那些投出去的简历似乎都消失在了茫茫人海中，已读不回或毫无进度。—— 投递策略：先开枪后瞄准 ——1. 过一遍八股后，多投简历（优先****，其次官网...），投得越多，面试机会越多。2. 积累经验：面试是不断查漏补缺的关键阶段，面试技巧也会越来越熟练。3. 隐藏机制：        大厂「复活甲」：同一公司不同部门可多次被捞（腾讯简历多刷新提高曝光度）        日常实习岗转化：表现优异可转暑期留用通道（主动询问HR可能性，现在大都画饼子）4. 建议：周日投N家 → 周中n家测评或面试 → 周六复盘改进 → 循环📚【手撕准备】1. 初级：免费的《代码随想录》，侧重思路和基础。2. 中级：刷******** Hot100。3. 高级：B站关注“灵山茶爱府”，学习题型分类及解题方法。4. 总结：Hot100足够应对绝大多数企业的手撕，时间充足三阶段，不足直接中级。🔍【知识储备】八股会先在知乎以及xhs查找先进行总结，面试进行补充，底下再扩展。分为详细章节记录参见图4超高频：项目：—— 项目深挖——1. 务必了解甚至精通你负责的项目部分，因为面试官可能会一直询问到你的知识盲区。2. 熟悉面试中可能遇到的问题包括但不限于：你具体负责了项目的哪些方面？项目的应用场景是什么？模型的输入和输出分别是什么？是采用了全量数据训练还是LoRA（低秩适应）？资源的使用情况是怎样的？你使用的训练框架是哪一个？数据的多样性如何？在项目过程中，你认为最具挑战性的部分或项目的难点在哪里？有没有考虑过其他的解决方案？等等等。。。高频考点：—— 八股拷打——1. Transformer解剖图，从输入到输出结构和作用倒背如流。已成功一大步。2. Bert家族图谱（Roberta/ALBert等）3. LLM实战工具链，例如PEFT，SFT，RL，切词等等🤔【遇到的问题】1. 当遇到知识盲区时：这个问题我目前的理解是XXXX，但更优的解决方案可能需要XXX2. 当被质疑项目深度时：这个设计确实存在改进空间，根据最新ACL（XXXX）论文，我们可以尝试引入XXX方案 #实习# #实习内推# #nlp算法工程师# #大模型# #ai算法工程师#  #暑期实习# #日常实习# 有任何问题可以评论区留言或者私聊哦~

基本情况面试全程拷打了1.5个小时，基本网络、数据库、缓存、消息队列、算法都问到了。问题范围广，整体难度算适中，重点考察的是基础知识和实际问题的解决能力。* 网络：HTTPS原理、TCP粘包/拆包。* 编程语言：Golang协程、Context实现原理。* 消息队列：Kafka消息重复消费、消费者组管理。* 数据库：MySQL底层数据结构、慢查询优化、吞吐量提升。* 缓存：Redis vs 本地缓存、缓存一致性、本地缓存固定实例访问。* 项目经验：Job调度优化、导出性能优化。* 算法：回文链表。问题记录1. 自我介绍* 简洁明了，突出技术栈和项目经验。2. HTTPS的原理* HTTPS = HTTP + SSL/TLS，通过非对称加密交换对称密钥，后续通信使用对称加密。* 面试官可能会追问：为什么需要非对称加密？（因为对称加密的密钥传输不安全balabala）3. TCP的粘包、拆包* 粘包：TCP是字节流协议，消息边界不清晰，多个消息可能粘在一起。* 拆包：一个消息可能被拆成多个包传输。* 解决方法：固定长度、分隔符、消息头声明长度等等。4. Golang协程* 协程优势：轻量级、上下文切换快、由用户态调度。* 对比线程：协程更高效，适合高并发场景。5. Context实现原理* Context用于控制Goroutine的生命周期，传递请求范围的值。* 实现原理：通过树形结构管理Goroutine的取消信号和超时控制。6. Kafka消息重复消费* 原因：消费者提交offset失败、分区重平衡、消费者重启。* 解决方法：幂等消费、事务消息、去重表。7. 消费者组管理* 多个消费者在一个消费组中，Kafka会将分区分配给消费者。* 避免重复消费：确保每个分区只被一个消费者消费。8. 延迟调用API* 使用消息队列（如RabbitMQ的延迟队列）或定时任务（如Cron）实现。9. MySQL底层数据结构* InnoDB：B+树索引，支持事务、行级锁、外键。* 优势：查询效率高，支持高并发。10. 慢查询优化* 方法：加索引、优化SQL、分库分表、缓存热点数据。11. Redis vs 本地缓存* Redis：分布式缓存，数据共享，适合大规模系统。* 本地缓存：速度快，但数据不共享，适合单机场景。12. 本地缓存固定实例访问* 使用一致性哈希或固定路由策略，确保请求总是访问同一个实例。13. 缓存和数据库一致性* 方法：先更新数据库，再删除缓存（Cache Aside Pattern）或延迟双删，能分析出各自的优缺点更好。14. MySQL提升吞吐量* 方法：读写分离、分库分表、优化索引、使用连接池。15. Job调度优化* 通过调整调度策略（如优先级调度、批量处理）提升系统性能，和操作系统很相关。16. 导出性能优化，如何从30分钟优化到3分钟* 并行处理。* 减少数据库查询次数。* 使用缓存* 流式导出等等。17. 流式导出什么意思* 边查询边导出，减少内存占用，提升响应速度。18. 算法题：回文链表* 思路：力扣原题，快慢指针找到中点，反转后半部分，比较前后两部分是否相同。* 实现：手写代码，注意下边界条件。内推链接：https://join.qq.com/resume.html?k=ANQI6RfQ3rhPS2dpyIkeSw评论区可以留下姓名缩写加岗位，方便后台查看是否内推成功#技术##前端##面经##后台开发##实习内推##腾讯#

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#实习内推##春招##内推##腾讯内推码##腾讯内推##后台开发##面经#基本情况投递岗位：后台开发投递部门：腾讯qq招聘类型：暑期实习Base地点：深圳时间：2.23面试全程拷打了1.5个小时，基本网络、数据库、缓存、消息队列、算法都问到了。问题范围广，整体难度算适中，重点考察的是基础知识和实际问题的解决能力。网络：HTTPS原理、TCP粘包/拆包。编程语言：Golang协程、Context实现原理。消息队列：Kafka消息重复消费、消费者组管理。数据库：MySQL底层数据结构、慢查询优化、吞吐量提升。缓存：Redis vs 本地缓存、缓存一致性、本地缓存固定实例访问。项目经验：Job调度优化、导出性能优化。算法：回文链表。问题记录1. 自我介绍简洁明了，突出技术栈和项目经验。2. HTTPS的原理HTTPS = HTTP + SSL/TLS，通过非对称加密交换对称密钥，后续通信使用对称加密。面试官可能会追问：为什么需要非对称加密？（因为对称加密的密钥传输不安全balabala）3. TCP的粘包、拆包粘包：TCP是字节流协议，消息边界不清晰，多个消息可能粘在一起。拆包：一个消息可能被拆成多个包传输。解决方法：固定长度、分隔符、消息头声明长度等等。4. Golang协程协程优势：轻量级、上下文切换快、由用户态调度。对比线程：协程更高效，适合高并发场景。5. Context实现原理Context用于控制Goroutine的生命周期，传递请求范围的值。实现原理：通过树形结构管理Goroutine的取消信号和超时控制。6. Kafka消息重复消费原因：消费者提交offset失败、分区重平衡、消费者重启。解决方法：幂等消费、事务消息、去重表。7. 消费者组管理多个消费者在一个消费组中，Kafka会将分区分配给消费者。避免重复消费：确保每个分区只被一个消费者消费。8. 延迟调用API使用消息队列（如RabbitMQ的延迟队列）或定时任务（如Cron）实现。9. MySQL底层数据结构InnoDB：B+树索引，支持事务、行级锁、外键。优势：查询效率高，支持高并发。10. 慢查询优化方法：加索引、优化SQL、分库分表、缓存热点数据。11. Redis vs 本地缓存Redis：分布式缓存，数据共享，适合大规模系统。本地缓存：速度快，但数据不共享，适合单机场景。12. 本地缓存固定实例访问使用一致性哈希或固定路由策略，确保请求总是访问同一个实例。13. 缓存和数据库一致性方法：先更新数据库，再删除缓存（Cache Aside Pattern）或延迟双删，能分析出各自的优缺点更好。14. MySQL提升吞吐量方法：读写分离、分库分表、优化索引、使用连接池。15. Job调度优化通过调整调度策略（如优先级调度、批量处理）提升系统性能，和操作系统很相关。16. 导出性能优化，如何从30分钟优化到3分钟并行处理。减少数据库查询次数。使用缓存流式导出等等。17. 流式导出什么意思边查询边导出，减少内存占用，提升响应速度。18. 算法题：回文链表思路：力扣原题，快慢指针找到中点，反转后半部分，比较前后两部分是否相同。实现：手写代码，注意下边界条件。19. 反问部门业务面试表现内推链接：https://join.qq.com/resume.html?k=ANQI6RfQ3rhPS2dpyIkeSw

腾讯前端实习一面面经1.自我介绍2.上来就先一道算法，对象转换。```jsvar entry = {    'a.b.c.dd': 'abcdd',    'a.d.xx': 'adxx',    'a.e': 'ae',};// 要求转换成如下对象var output = {    a: {        b: {            c: {                dd: 'abcdd',            },        },        d: {            xx: 'adxx',        },        e: 'ae',    },};```3.项目拷打，介绍项目中的设计，工程化配置这些。4.实习中做了哪些比较难的事。反问第一次面腾讯，面试官人很好，怪我自己没准备好，表现的一般，这次回答得真不好。作者：芝士小堡链接：https://www.nowcoder.com/feed/main/detail/6f59657daaea4adaa44d1a3ee539c444?sourceSSR=users内推链接：https://join.qq.com/resume.html?k=ANQI6RfQ3rhPS2dpyIkeSw评论区可以留下姓名缩写加岗位，方便后台查看是否内推成功#技术##面经##实习内推##前端##技术##春招#

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