大家好，我是花海，B站技术专家，平时会在牛客分享一些面试复盘和技术思考。如果你在准备面试、修改简历，或者对职业规划有疑问，可以找我免费帮你看看简历、聊聊思路。目的是帮大家少走点弯路，今天我们来继续看面经。一、快手一面（3.24）1. 算法：LRULRU 在面试中属于高频题，写出来是基本要求。实际工作中，LRU 的思想在缓存淘汰、页面置换、数据库缓冲池都有广泛应用。写的时候注意：用 HashMap + 双向链表 实现 O(1) 存取封装 moveToHead、removeNode 等方法，保持代码清晰注意线程安全性（如果是系统设计题可以提一嘴，但手写代码一般不考虑）2. 拷打实习和项目这里不是泛...

去体验实习不要抱着拿offer的希望，就当去广州旅游整个部门的体验实习生全挂，我真没招了哈哈三天做完一个考核项目然后演示答辩，每天下班还拿电脑回宿舍做到半夜，基本功能全做完了，进阶功能就差一两点没做。隔天就发感谢信，你拿这点钱搁着招神仙呢？

最近在投递简历。在BOSS上，投了50来份小厂(1000人以下)。只有几个人回复(我知道这很正常)，目前有一个小厂hr的电话，说他们的要求很高，我代码有点少。感觉小厂的要求都好高，什么QT，游戏项目/引擎，嵌入式，音视频，图片处理，机器学习，数据挖掘/分析等等，我是不是要改变策略，投中大厂(可能他们的要求比较低，会培养一下或者说比较看重学习能力)？现在想，先投一个月(边复习+MySQL+QT)，不行就考研去了。

在AI火热浪潮之下，AI把各个领域都搅得风生水起。但是在To B领域中，AI落地太难，难在数据孤岛、场景复杂化和行业认知断层。想打通技术和业务的壁垒，光靠算法可不够。关键在于促进数据的融合和技术、业务的深度融合。如何让AI真正落地，真正去赋能复杂场景的逻辑推理和决策？我们今天要聊到一个系统——JVS逻辑引擎。它将业务流程的隐性规则和机器学习的自适应能力深度融合，构建起了一套可解释、可迭代、可跨领域迁移的智能决策体系。并且将AI能力解构为可编程、可监控、可复用的业务组件，让企业像搭积木一样构建自己的智能工作流。企业级AI应用的痛点：市场充斥着大量垂直场景的AI工具，但是工具间数据孤岛、接口标准混...