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本文以互联网大厂 Java 面试场景展开,围绕电商增长系统,模拟严肃面试官与水货程序员燕双非的三轮递进式提问,涵盖 Spring Cloud、Kafka、Redis、Spring Security、Micrometer、OpenAPI、Spring AI 等常见技术栈,并在文末对所有问题进行业务化详解,帮助读者系统复习与理解。
“这个模板参数到底是不是指针?”“把 T 的引用剥掉是什么类型?”——泛型代码里,你需要在编译期问类型问题、对类型做变换,这就是 <type_traits> 的领地。背得出"is_integral"只是及格,真考你的是"三类 traits 分别干什么、_v 和 _t 后缀怎么来的、decay 是干嘛的、怎么手写一个 trait"。本文把类型特征一次讲透。
作为10亿用户、1000亿GB+存储规模的国民级云盘标杆,百度网盘早已不只是单纯的存储工具,依托顶尖的信息安全体系与行业天花板级AI智能体GenFlow4.0,打造出一站式AI求职闭环,搭载30TB超大存储空间,无需切换多款软件,就能完成简历制作、优化、证件照生成、全真模拟面试、专业复盘全流程,是目前求职面试练习的全能首选工具。轻量化AI面试工具,基础语音对话、面试问答功能齐全,操作简单易上手,适
根据2026年HR科技行业调研,超过90%的企业在评估ATS系统费用时只看了订阅价格,忽略了实施成本、效率损耗、人才流失等隐性支出。一套年费15万的系统,三年真实总成本可能超过100万。AI原生ATS💡 想看更多 ATS招聘系统费用:2026年90%的企业都算错了这笔账,隐性成本才是大头 的成功案例?Moka AI 已服务 3000+ 企业客户查看客户案例。
去年秋招,我带过一个学生小陈,简历上写了个"基于LangChain的问答系统",GitHub链接也给了。面试时他现场跑了一遍,RAG流程顺得很,检索、生成、输出都没问题。我接着问了三个问题:你怎么记录每次调用的输入输出?怎么追踪一个请求经过了多少个Agent节点?权限怎么控制,谁能调哪个接口?他卡住了。后来我帮他改简历,把项目从"能跑"升级到了"可观测",再投出去,面试官的关注点完全不一样了。这件
AI面试目前更适合校园招聘、蓝领批量招聘、大规模社会招聘、管培生招聘、高潜人才识别以及跨区域招聘等场景。其核心价值不是简单把线下面试搬到线上,而是将简历筛选、面试邀约、智能提问、视频面试、评价和人才沉淀中的标准化环节交给系统处理,让HR减少重复工作,让业务面试官集中判断重点候选人。对于中大型企业而言,如果还需要连接ATS、人才测评和人才库,用友大易可以作为重点关注品牌。
我面过不少转大模型的程序员,有个现象特别明显:Demo能跑通,简历上写着"独立完成Agent项目",但一问权限管理、日志追踪、异常处理,基本就露馅。去年我带过一个团队,招了三个"大模型项目经验"的候选人,结果上线第一个月就崩了——没人知道请求从哪来、谁在调用、失败时该找谁。最后是我们运维把他们的代码翻了一遍,才发现连基本的权限校验都没有,用户输入直接透传给模型,模型再直接调内部API。这不是个例。
关注 霍格沃兹软件测试开发 公众号,回复「资料」, 领取人工智能测试开发技术合集上周给团队做模拟面试,我问了一道题:"怎么测一个会自己改自己的系统?“现场安静了三秒。这道题不是凭空编的。2026年8月13日晚,DeepSeek 发布了首款开源 Agent 产品 DeepSeek Harness(简称 dsh),MIT 许可证,上线约 42 小时破 10 万星,目前已超 15 万星。更关键的是,它的
回到问题本身,找通话转语音留言的整理工具,本质就是匹配自己的使用频率和现有工具链。偶尔用、能访问Google,选Google Docs语音输入就够;已经深度用Notion做协作,选Notion AI也没问题;日常有大量面试留言、面谈记录需要整理,需要自动提取重点和待办,听脑AI值得优先试试。建议拿一段你自己的录音实测一下听脑AI,是否适合用一次就能判断。按照以下步骤选,不用纠结,直接落地:第一步,
没有最好的工具,只有最合适的方案。HR面试的场景千差万别——一个创业公司HR的日常面试、一个中大型企业的校招季、一个独立猎头的多候选人管理——对会议软件的要求完全不同。预算敏感、中小规模招聘 → 觅讯视频会议(9.9元/月解锁300人不限时,性价比之王)追求招聘流程自动化、AI辅助面试 → 腾讯会议(招聘API最全,AI面试最强,效率提升60%)大规模校招、不限人数 → 钉钉会议(9800元/年不
其实就是对以前文章的一个总结,单独再写一篇文章的原因是,自己对某些知识点有了一些理解,但最重要的一点是AI总结的比自己整理的简直是好太多了。
文章探讨了在快节奏的AI时代追求工作与生活平衡的价值观,并深入分析了AI编程助手的技术实现。作者欣赏携程员工对稳定工作的满足感,认为稳定心态更有利于学习新技术。随后文章详细解读了Claude Code和Codex两款AI编程助手的差异,重点剖析了Prompt工程的三层压缩策略(工具结果截断、对话历史摘要、紧急降级),以及增量修改系统的Plan审查机制。最后介绍了工具调用的三阶段流程(生成请求、策略
阻塞是调用方被挂起等待,非阻塞是调用方可以继续做其他事。:- 一个线程管理多个连接(通过Selector)- 非阻塞读写,不会阻塞线程- 适用于连接数多、连接时间短的场景(如聊天服务器)## 四、AIO:异步非阻塞IO(Asynchronous I/O)AIO是真正的异步IO,发起IO操作后立即返回,当操作完成时通过回调通知。:- 简单应用用BIO(如小型内网工具)- 高并发网络应用首选NIO(如
await用少量线程管理大量连接。
今天给大家分享一份热乎的大模型应用开发面经,希望能够帮到近期冲击大模型秋招的同学。
摘要:BIO、NIO、AIO是Java三种I/O模型,本质区别在于阻塞与非阻塞、同步与异步。BIO(同步阻塞)一连接一线程,适合连接数少的场景;NIO(同步非阻塞)通过Selector多路复用单线程管理多连接,是高并发网络编程的主流;AIO(异步非阻塞)由内核完成IO后回调通知,适合长连接重操作场景。IO多路复用的核心是select/poll/epoll——epoll通过事件驱动将复杂度从O(n)
**核心优势**: 1. 拥有专属的“西南官话”方言识别引擎,四川话识别精度远超常规软件。* **遗憾与建议**:在实测中我发现,随身鹿目前在多文件批量共享时,如果接收方网络不稳定,偶尔会出现云端同步延迟的情况。以前用手机自带备忘录或普通浏览器转写,出来的文本全是“天书”,比如把“晓得了嘛”识别成“小德勒马”,把“整巴适”识别成“准八十”。而随身鹿在开启“AI降噪”后,不仅准确识别出了“这个本子(
【秋招备战指南:稳扎稳打是关键】随着暑期实习结束,秋招战役即将打响。本文针对2024届毕业生提供实用建议:1. 时间紧迫性:秋招8月启动,中大厂10月截止,需尽早投递;2. 核心准备:(1)夯实技术基础(数据结构/SQL/大数据框架);(2)重点关注AI技术融合应用;(3)精细化打磨简历,确保内容真实可控;3. 投递策略:分层投递+实时记录,建议关注企业招聘公众号获取第一手信息;4. 面试技巧:提
文面向正在求职的应届生、转行者和0-3年职场人,解决「简历工具虚假免费、模板质量差、投递无反馈」三大核心痛点。基于亲身体验,从简历生成、智能评分、JD匹配三个维度深度实测「鹅来面」平台,并提供可复用的AI简历优化方法。
RAG 已经是大模型方向面试的必考项了。字节、阿里、百度、腾讯的面试官,不会只问你”做过 RAG 吗”,他们会追问”检索策略怎么设计的”“混合检索为什么比纯向量好”“Rerank 解决什么问题”“幻觉怎么处理的”——这些不是背概念就能过的。基础层:RAG 是什么、为什么需要、完整链路七步走检索层:向量检索原理、混合检索策略、Rerank 重排序、Chunk 切分、Embedding 选型优化层:幻
智能旅行规划助手是一个结合高德地图API与大语言模型的AI旅行规划应用,通过真实数据与AI编排解决传统旅行规划效率低、信息不准确的问题。项目采用前后端分离架构(FastAPI+Vue3),实现了行程生成、地图标记、伴游问答和PDF导出等功能。核心创新点在于将LLM生成内容与高德地图POI数据进行坐标回填校验,确保结果的准确性和可执行性。技术亮点包括异步任务处理、多级JSON解析、错误降级机制等。该
本文介绍了一个完整的AI编程工具流实战指南,涵盖从项目立项到复盘的十大阶段。作者分享了三个开源项目(Argus、IntelliHub、DataLoom)以及多个AI辅助工具,重点展示了如何利用AI技能(Skill)和模型上下文协议(MCP)提升开发效率。 文章详细解析了每个阶段的核心工具和方法: 立项评估阶段使用brainstorming和Web Access进行需求验证 需求分析阶段通过writ
如果说程序员已经是高薪职业,那么干AI的程序员,就是高薪中的高薪。学AI大模型,就是冲刺高薪的最优解!零基础小白不知道从哪入门?有基础的程序员找不到系统学习路径?实战项目练手无门?面试不知道考什么?别慌!今天就给大家整理了一份【2026年最新版】AI大模型免费学习资源包,覆盖从入门到实战、从理论到面试、从基础到进阶的全流程,所有资料均已整理归档,无冗余、无套路,免费分享给每一位想抓住AI风口的程序
这篇文章介绍了一个用100行代码实现的AI Agent系统,成功替代了公司3个内容运营岗位的案例。作者详细拆解了AI Agent的核心组件和工作原理,对比了不同Agent框架的优缺点,并分享了基于LangGraph框架的具体实现代码。文章指出,AI Agent特别适合重复性、流程化的工作场景,如日报生成、多平台分发等,但不适合需要创造力或情感共鸣的任务。作者预测到2027年,执行型岗位将加速被AI
过去两年,“IT 裁员潮”“35 岁危机”“技术红利见顶”等声音不绝于耳。但如果把时间轴拉到 2026 年,你会看到一个截然不同的真相:不是 IT 行业不行了,而是“传统 IT”的生存空间被彻底重构了。2025-2026 年的裁员,本质上是企业用 AI 和云原生架构替换重复性、低附加值岗位的“结构性出清”。CRUD 工程师、手工测试员、传统运维、基础 DBA 等岗位被自动化工具和低代码平台快速替代
— 写给被 Copilot 惯坏的程序员凌晨 2 点,告警群炸了。核心交易服务响应时间飙到,随后直接。紧急回滚失败,排查 3 小时,根因定位到一段刚上线的“智能推荐”逻辑。代码是上周用结果呢?它为了“优雅”地处理边界条件,偷偷塞进了一个,外加三层不必要的对象深拷贝。生产环境内存直接打满。修复只需要删掉 4 行代码,重写 10 行。这 3 小时的业务损失和运维成本,够买多少杯咖啡?
Java还有市场吗?是否会被AI所淘汰?大厂级Java面试是什么样的?
在 2026 年的求职大环境下,信息差在缩小,但候选人呈现自身价值的能力差距却在拉大。一款好的面试工具推荐,其初衷绝不是帮你投机取巧,而是提供一面高质量的“数字化镜子”,帮你刮骨疗毒般地审视自己的表达缺陷。在此次横评中,鹅来面展现出了更懂求职者需求的同理心和更扎实的技术底座,是我们认为现阶段值得重点试用并纳入备考流程的首选工具。趁着招聘季的时间窗口,不妨亲自去官网体验一番,用客观的反馈打磨实力,祝
2026年,转行网络安全是“顺势而为”的选择——政策驱动、需求旺盛、薪资涨幅高、零基础可入门,无论是应届生、职场转行人群,都能找到适配的岗位。对于转行人群而言,核心是“找对方向、夯实基础、积累实战”:优先选择安全运维、安全运营等低门槛岗位,遵循科学的学习路线,3-8个月即可实现入职;入职后持续学习,深耕细分方向(如云安全、AI安全),1-3年即可实现薪资翻倍,长期发展潜力巨大。网络安全行业不看重出
“简历改了100遍,还是石沉大海,我是不是这辈子都转不了行了?”是不是你!是不是你!是不是你!😭当初我转行的时候,也像无头苍蝇一样,面对着HR的要求:“要有相关经验!”直接懵圈。手头的简历除了学校那点事儿,再没别的能拿得出手了。想写点什么吧,又怕露怯,总觉得自己的经历跟目标岗位完全不搭边。相信很多转行的小伙伴都有同感:想抓住新的机会,但简历上却一片空白,根本不知道怎么把自己过去不相干的经验包装成
刚结束美团大模型算法岗的两轮面试,整体感觉还是挺硬核的,问得比较深,也挺有代表性。趁热打铁,梳理一下问题和自己的理解,也希望能给正在准备大模型方向的同学一些参考。这两轮面试覆盖了模型结构、训练流程、推理优化、多模态、代码实现等多个维度,整体还是比较全面的。扎实基础:Transformer、注意力机制、位置编码、训练策略等必须滚瓜烂熟。紧跟前沿:多关注开源模型(Qwen、DeepSeek、Llama
在科技树的文章中也整理过前端AI 方向的面试内容,因为今年大家或多或少都遇到了AI方向的面试,因此也整理了不少前端or后端相关的面试文档,经过大厂朋友以及我个人的润色整理,于今天成功宣告完毕,致力于让更多前端或者后端能在与AI的对波中占上风。正文开始,以下内容展示部分,完整可阅读github。
今天鸭鸭刷到一条挺有意思的招聘新闻。外媒 Business Insider 报道称,谷歌内部文件显示,从今年下半年起,计划在软件工程师招聘的“代码理解”面试环节,允许候选人使用谷歌官方认证的 AI 助手;试点阶段将统一使用自研模型 Gemini。谷歌发言人向媒体证实了这一安排。报道里写得很具体:候选人要在现有代码库里做阅读、排错和优化;面试官会重点看“AI 应用熟练度”,包括提示词工程、对 AI
文章指出,AI正在改变企业的组织方式、经营效率和竞争逻辑,不再是简单的工具补充。AI能提升效率,改变工作方式,未来竞争核心是“人机协同能力”。中小企业有机会利用AI补齐能力短板,但关键在于将AI融入业务解决实际问题,而非停留在概念层面。AI的价值在于放大企业已有能力,也暴露问题。企业需重新思考经营方式,思考如何利用AI提效、沉淀知识、升级产品服务、接受新工作方式,最终赢得未来。过去几年,很多企业谈
做 AI Agent 开发面试,**ReAct 底层工程实现**绝对是高频压轴题。很多求职者都卡在同一个地方:嘴上能说出 Think、Action、Observation 循环,可面试官一深挖**标签格式、消息角色、回传逻辑**,瞬间就答不上来。
在制作针对性简历时,可以把目标岗位的职位描述(JD)复制出来,和你的经历一起提供给AI工具,让它帮你分析这份JD真正看重哪几项能力,并标注出你的经历中哪些部分最该被前置、哪些描述需要调整侧重点。实际上,它更适合扮演的角色是:在你有了真实经历素材之后,帮你重新组织语言、优化动词、量化成果,让表达更贴近用人方的阅读习惯。比较稳妥的做法,是自己先整理一份“经历清单”——把每个项目或实习的起因、你具体做了
它不是简单地把传统编程题换个壳,而是把候选人放进更接近真实研发协作的任务环境中,观察候选人从需求理解、任务拆接、AI协同、结果校验、风险识别的完整过程。牛客AI coding考试通过真实的AI开发环境、数据驱动的结构化结果,帮助企业识别"真正能干活"的技术人才,实现质量前置、资源聚焦、决策提效。AI时代下,技术岗位的评估标准不再是“编写代码与发现bug的能力”,而是“AI协作下的工程能力”。在“人
DeepSeek-V4横空出世!深度解析技术魔法之MOE+mHC架构+混合注意力机制!AI大模型就业市场及未来趋势+简历项目+面试题!
RAG(检索增强生成)通过结合检索与生成技术解决大模型知识冻结问题。其工作流程分为离线与在线两阶段:离线阶段完成文档加载、智能分块、向量化及入库;在线阶段处理查询、向量检索、结果精排并生成答案。核心价值在于支持知识热更新与答案溯源,相比微调更高效灵活。完整流程需涵盖文档预处理、语义检索、相关性排序及上下文生成等关键环节,实现外部知识与大模型的动态结合。掌握RAG的双阶段架构及技术细节,可有效应对私
RAG求职指南:8大高频面试问题解析 本文为RAG技术求职者提供实用指导,梳理了8个核心面试问题及应对策略。关键建议包括:1)项目经验应聚焦真实场景解决方案而非技术堆砌;2)采用"低代码先行,高代码优化"的实施路径;3)强调问题解决能力而非工具使用;4)人机协作是AI开发趋势。特别指出产品经理需用"问题-方案-效果"框架撰写项目经历,并提供了向量检索、知识库
昨天鸭鸭刷到一条让所有写代码的人都该警觉的新闻。5 月 11 日,36kr 整理了一段 OpenAI Codex 产品负责人 Alexander Embiricos 的公开访谈。他没绕弯子,直接讲了 OpenAI 内部正在发生的事:在 OpenAI 内部,许多工程师几乎不再打开传统 IDE,而是全天候运行 Codex。开会期间如果没有让 Codex 同步处理任务,反而会被认为是在浪费时间。读到这里
本文针对2026年大模型Agent岗位求职市场,分析了简历项目常见的四大问题:功能堆砌、深度缺失、场景同质化、验证逻辑不闭环。提出四个打造差异化项目的建议:展示技术品味、展示技术深度、制造差异度、场景设计有闭环。并介绍了一套覆盖5种Agent模式的完整项目,包含自纠正闭环的方案设计文档、项目简历模板、运行指南和详细文档,帮助求职者提升面试竞争力。
这篇文章写得很长,因为我想把真正有价值的东西讲清楚,而不是给你灌鸡汤。Go+AI方向的就业机会是真实存在的,但前提是你得有真东西。CRUD项目、背八股、刷LeetCode,这些是基本功,不是区分度。区分度来自于你做过什么有技术深度的项目,遇到问题怎么思考、怎么解决。如果你正在Go+AI方向求职,遇到了一些困惑,欢迎评论区留言或者私信交流。目前我和团队在做Go+AI方向的就业辅导,有兴趣的同学可以私
由于生产环境 Docker 的镜像的 glibc 版本比较低,导致在 Workflow 编译的 JDK25 并不能这个环境使用,让 GitHub Copilot 根据报错version `GLIBC_2.34' not found直接修复,它虽然使用了 container 的方式,但是生成的 Workflow 不能运行,Copilot 多次尝试始终没有搞定。不同集群的 Spark Executor
对于正在迷茫择业、想转行提升,或是刚入门的程序员、编程小白来说,有一个问题几乎人人都在问:未来10年,什么领域的职业发展潜力最大?答案只有一个:人工智能(尤其是大模型方向)当下,人工智能行业正处于爆发式增长期,其中大模型相关岗位更是供不应求,薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家,给硕士毕业的优质AI人才(含大模型相关方向)开出的月基础工资高达5万—6万元;即便是非“人才计划”的普通应
国产AI大模型赛道已从"百模大战"进入头部对决阶段,DeepSeek和Kimi分别以450亿美元和200亿美元估值成为两大领军企业。DeepSeek凭借全栈自研技术路线获得国家大基金战略投资,专注底层架构创新;Kimi则通过长文本场景的产品体验突围,半年融资39亿美元实现商业化闭环。两者估值差距反映了战略级技术底座与市场化产品路线的本质差异,共同推动中国AI产业向技术深度与商业
你的背景最顺的方向学习周期关键要补的后端(1-3年)2-3个月向量数据库、Prompt工程前端(1-3年)AI应用开发2-3个月Python、大模型API运维/测试(1-5年)模型部署/微调3-4个月零基础/非ITPrompt工程1-2个月逻辑思维、行业知识系统学习推荐走ACP大模型工程师认证的路径,课程覆盖RAG、Agent、微调、部署全链路,偏实战。但说清楚:认证是加分项,不是门票。真正决定你