中兴未来领军算法部技术预研

心态爆炸，二次面阿里，透心凉，发个面经攒人品说出你记得的排序算法快排、冒泡实现思路（当场就想起来这两）TCP为什么要四次挥手什么是进程？和线程的区别？并发进程会有什么问题？进程的通信方式有哪些？分别介绍一下什么是虚拟内存？除了内存扩展，虚拟内存其他的作用（这里没明白想考察什么）Linux常见的命令背一下Linux怎么实现批量替换文本？现在有一个程序部署在Linux上运行很慢，说一下排查思路（没明白和Linux有什么关系）Linux有什么检测死锁的工具？对volatile的理解对synchronized的理解synchronized在不同方法上的锁粒度？两个线程并发访问不同的方法锁会发生什么？J...

最终还是婉拒了小红书的offer，厚着脸皮回了字节。其实这次字节不管是组内的氛围、HR的沟通体验，都比之前好太多，开的薪资也还算过得去，这些都是让我下定决心的原因之一。但最核心的，还是抵不住对Agent的兴趣，选择了Ai Coding这么一个方向。因为很多大佬讲过，在未来比较火的还是属于那些更加垂类的Agent，而Ai Coding恰好是Coding Agent这么一个领域，本质上还是程序员群体和泛程序员群体这个圈子的。目前也已经在提前实习，也是全栈这么一个岗位。就像最近阿里P10针对前端后端等等不再那么区分，确实在Agent方向不太区分这个。尤其是我们自己做AI Coding的内容，基本上90%左右的内容都是AI生成的，AI代码仓库贡献率也是我们的指标之一。有人说他不好用，那肯定是用的姿态不太对。基本上用对Skill、Rules 加上比较好的大模型基本都能Cover你的大部分需求，更别说Claude、Cursor这种目前看来Top水准的Coding工具了（叠甲：起码在我看来是这样）。所以不太区分的主要原因，还是针对一些例如Claude Code、Cursor、Trae、Codex、CC等一大堆，他们有很多新的概念和架构提出，我们往往需要快速验证（MVP版本）来看效果。而全栈就是这么快速验证的一个手段，加上Ai Coding的辅助，目前看起来问题不大（仅仅针对Agent而言）。而且Coding的产品形态往往是一个Plugin、Cli之类的，本质还是属于大前端领域。不过针对业务后端来看，区分还是有必要的。大家很多人也说Agent不就是Prompt提示词工程么？是的没错，本质上还是提示词。不过现在也衍生出一个新的Context Eneering，抽象成一种架构思想（类比框架、或者你们业务架构，参考商品有商品发布架构来提效）。本质还是提示词，但是就是能否最大化利用整个上下文窗口来提升效果，这个还是有很多探索空间和玩法的，例如Cursor的思想：上下文万物皆文件， CoWork之类的。后续也有一些Ralph Loop啥的，还有Coding里面的Coding Act姿态。这种才是比较核心的点，而不是你让AI生成的那提示词，然后调用了一下大模型那么简单；也不是dify、LangGraph搭建了一套workflow，从一个node走到另外一个node那么简单。Agent和WorkFLow还是两回事，大部分人也没能很好的区分这一点。不过很多人说AI泡沫啥啥啥的，我们ld也常把这句话挂在嘴边：“说AI泡沫还是太大了”诸如此类。我觉得在AI的时代，懂一点还是会好一点，所以润去字节了。目前的实习生活呢，除了修一些Tools的问题，还包括对比Claude、Cursor、Trae在某些源码实现思想上的点，看看能不能迁移过来，感觉还是比较有意思。不过目前组内还是主要Follow比较多，希望下一个阶段就做一些更有创新的事情哈哈。这就是一个牛马大学生的最终牧场，希望能好好的吧。说不定下次发的时候，正式AI泡沫结束，然后我又回归传统后端这么一个结局了。欢迎交流👏，有不对的🙅不要骂博主（浅薄的认知），可以私聊交流

再找不到实习就找不到工作了

游卡服务端开发面经（已oc） 一面1.自我介绍2.虚函数和多态3.vector删除一个元素如何实现的，讲讲移动语义，如何回收一个vector的内存（创建一个空的，移动给现在的（挺巧妙））4.讲讲几种智能指针的应用场景、weak_ptr如何保证在使用期间资源不失效的5.socket编程的流程6.进程、线程、协程7.cpu计算密集型任务用多线程还是多协程,为什么8.死锁是什么，如何解决9.每次生成1个1到1亿的随机数、且不重复10.反问二面+hr面1.自我介绍2.实验室项目拷打，做的东西偏底层，为什么想来做游戏3.bustub，为什么用B+树4.了解innodb的页面组织形式吗5.了解mangod...