面试

Agent Skills 深度解析：AI 编码代理的工程化生产级工作流引擎当前 AI 编码代理普遍存在短视化开发问题：跳过需求定义、省略测试、忽视安全审查，产出仅为原型级代码，难以直接投入生产。Agent Skills 作为一套由 Addy Osmani 主导设计的工程化技能体系，将资深工程师的研发流程、质量门禁与最佳实践编码为结构化工作流，强制 AI 代理遵循生产级标准，从根本上解决 AI 编码 “能用但不稳、好写难维护” 的痛点。

多线程1（面试题--常见的线程创建方式）1.创建子类，继承Thread，重写run方法2.创建子类，实现Runnable接口，重写run方法3.继承Thread，使用匿名内部类

掘金安东尼

本周前端与 AI 技术情报｜前端下一步 #462📢 前端下一步 · 技术情报站每周同步海外技术社区的一手内容，从论坛讨论到深度文章，帮你快速筛选真正有价值的前端与 AI 方向趋势。这里不仅是信息整理，更是一套持续输入与输出的素材源，让你在写作、选题和技术探索中始终有源头活水。

不懂 exec 不好意思说会 Linuxexec 是 Linux 中非常重要的一个命令，它允许一个进程在运行的过程中用另外一个程序的代码和数据来替换自己原有的代码和数据，从而使得不创建新的进程就可以运行另外一个程序的效果。

对于Linux：进程间通信IPC（命名管道）的解析hello 大家，那么在上一篇博客中，我们详细の解析了IPC中的匿名管道这一种进程间的通信方式，那么我们知道，匿名管道是有很大的局限性的，它只适合于有血缘关系的两个进程，毋庸置疑，这就很受限。

前端摸鱼匠

【AI大模型春招面试题25】掩码自注意力（Masked Self-Attention）与普通自注意力的区别？适用场景？你好！咱们就不整那些虚头巴脑的教科书定义了。既然你问到了**掩码自注意力（Masked Self-Attention）与普通自注意力（Standard Self-Attention）**的区别，这不仅是Transformer架构的基石，更是大模型面试中考察“你对生成式原理理解深度”的必考题。

以 Nano-vLLM 为例，深入理解 LLM 推理引擎（Part 2）编者按：你是否曾好奇，当我们向大语言模型输入一段文字、看着它逐字逐句生成回复时，背后那些动辄千亿参数的神经网络究竟在“计算”什么？它们又是如何在短短几秒内完成如此复杂的推理过程？

开源中国-面试总结目录编辑1. 自我介绍2. 死锁的概念，如何避免死锁？3. 单链表如何找到中间节点？如何找到倒数第K个节点？

我叫黑大帅

Golang中的map的key可以是哪些类型？可以嵌套map吗？Map · Go语言中文文档map[Key]ValueKey 必须是可比较的类型：只有支持 == 和 != 操作符的类型才能作为 map 的 Key

C 语言结构体硬核总结：内存对齐、#pragma pack、位段、柔性数组（面试+工程双指南）坑点一：赋值坑点坑点二：同一个单元混用不同类型（错误写法）

前端摸鱼匠

【AI大模型春招面试题22】层归一化（Layer Norm）与批归一化（Batch Norm）的区别？为何大模型更倾向于使用Layer Norm？你好！咱们直接切入正题。这道题在LLM（大语言模型）面试中属于**“必考题”，但很多候选人只能背出“训练稳定性”这种万金油答案，缺乏对序列数据特性**、显存开销以及推理阶段行为的深度理解。

前端八股文面经大全：正泰电气前端实习一面（2026-04-19）·面经深度解析大家好，我是木斯佳。相信很多人都感受到了，在AI浪潮的席卷之下，前端领域的门槛在变高，纯粹的“增删改查”岗位正在肉眼可见地减少。曾经热闹非凡的面经分享，如今也沉寂了许多。但我们都知道，市场的潮水退去，留下的才是真正在踏实准备、努力沉淀的人。学习的需求，从未消失，只是变得更加务实和深入。

前端摸鱼匠

【AI大模型春招面试题23】大模型的参数量、计算量如何计算？FLOPs与FLOPS的区别？既然今年是2026年，大模型参数量早就突破了万亿甚至十万亿级别，理解这些计算细节对于做分布式训练优化（如3D并行、MoE路由）更是至关重要。

互联网大厂Java求职面试实战：Spring Boot微服务在电商场景中的应用与挑战在互联网大厂的Java求职面试中，面试官和求职者之间往往会展开一场技术与业务深度结合的问答。本文通过一个虚拟的面试场景，围绕电商业务下的Spring Boot微服务架构展开，涉及核心Java技术栈、数据库、缓存、消息队列、安全等多个点，帮助读者理解面试中如何结合业务深度回答问题。

「JS全栈AI学习」十一、Multi-Agent 系统设计：可观测性与生产实践📌 系列简介：「JS全栈AI学习」记录 AI 应用开发的完整学习过程前两篇把 Multi-Agent 系统从"能跑"做到了"跑得稳"——架构选型、动态编排、成本优化、容错降级。

Vue 转 React：揭秘 scoped 样式是如何被 VuReact 编译的？VuReact 是一个能将 Vue 3 代码编译为标准、可维护 React 代码的工具。今天就带大家直击核心：Vue SFC 中的 <style scoped> 作用域样式经过 VuReact 编译后会变成什么样的 React 代码？

Vue 组件样式 <style> 转 React：VuReact 怎么处理？VuReact 是一个能将 Vue 3 代码编译为标准、可维护 React 代码的工具。今天就带大家直击核心：Vue SFC 中的基本 <style> 样式块经过 VuReact 编译后会变成什么样的 React 代码？

java面试必问14：MySQL 索引类型：从基础到优化，面试官给你点赞面试官：“MySQL 有哪些索引类型？” 你：“主键索引、唯一索引、普通索引、复合索引、全文索引。索引能大大加快查询速度，但会降低增删改的性能。” 面试官：“那复合索引的最左前缀原则是什么？为什么会有这个原则？” 你：“……”

小江的记录本

【分布式】分布式核心组件——分布式事务：2PC、TCC、SAGA、本地消息表、事务消息、最大努力通知以及各方案适用场景分布式事务是跨多个独立资源节点（多数据库、多微服务、多异构系统）的事务操作，核心目标是保证分布式环境下操作的「原子性」：要么全部执行成功，要么全部回滚到初始状态，解决分布式系统的数据一致性问题。

前端摸鱼匠

【AI大模型春招面试题24】什么是“注意力分数”？如何计算？其大小反映了什么？你好！咱们直接切入正题。这道题是 Transformer 架构的“地基”，看似基础，实则暗藏玄机。很多候选人能背出公式，但一旦问到“为什么要除以 d k \sqrt{d_k} dk ”或者“分数大小到底意味着什么物理含义”，就容易卡壳。