ai模拟面试题目1
这是ai根据我的简历问的我记录下来
- Java 和 Python 在后端开发中的核心区别
语法层面:Java 语法严谨、格式固定,属于编译型语言;Python 语法简洁、代码量少,是解释型语言,开发速度更快。
性能与场景:Java 性能更稳定,适合大型企业项目、高并发服务(比如我的心理健康咨询系统用 Java);Python 开发效率高,适合 AI、数据处理、快速原型开发(比如我的文档理解项目用 Python FastAPI)。
生态:Java 后端主流是 SpringBoot,适合企业级业务;Python 后端常用 FastAPI/Flask,适配 AI、脚本、轻量服务。 - 前后端分离,后端怎么配置前端端口(跨域)
在 SpringBoot 中编写 CORS 跨域配置类,实现 WebMvcConfigurer 接口,重写 addCorsMappings 方法,配置允许跨域的前端地址、请求方法和请求头,从后端统一放行跨域请求,保证前后端正常通信。 - 心理健康系统:如何区分用户和咨询师的权限
数据库用户表设计 role 字段,1 代表普通用户,2 代表咨询师。后端通过登录校验 + 接口权限拦截实现控制:只有角色为 2 的咨询师才能访问咨询管理、预约审核接口;普通用户只能访问个人中心、发起咨询接口,前端也会根据角色渲染不同页面,防止越权操作。 - 为什么文档理解项目用 FastAPI,不用 Flask/Django
FastAPI 是现代 Python 后端框架,自带自动接口文档、支持异步、性能接近 Java,非常适合对接大模型接口、处理文档上传任务;相比 Flask 功能更完善,相比 Django 更轻量化,开发 AI 类项目效率最高。 - 大模型抽取文档字段错误,怎么优化
我分两步解决:
指令优化:在大模型控制台反复测试提示词,明确抽取规则、输出格式和字段要求,提升模型识别准确率;
规则兜底:针对日期、手机号等固定格式字段,编写正则表达式做兜底。当 AI 返回结果错误 / 格式异常时,自动用规则抽取,保证功能稳定可用。 - 项目中「文档分段、多线程批处理」怎么做
文档分段:将长文档按段落 / 页数切割,避免大文件导致处理卡顿;
多线程批处理:使用 Python 线程池实现并发处理,设置合理的并发数,同时处理多个文档片段,大幅提升处理速度,减少用户等待时间。 - 平时怎么使用 AI 编辑器?代码出错怎么解决
我用 Cursor、Claude Code 辅助编写业务代码、排查语法错误、生成工具类。如果 AI 生成的代码报错,我会先看日志定位问题,再切换不同 AI 工具分析修复,不依赖单一工具,同时结合业务逻辑手动校验代码,确保功能正常。 - 团队中与队友技术方案有分歧,怎么处理
我会先客观梳理两种方案的优缺点、开发成本、适配场景,结合项目需求对比;然后和队友沟通协商,选择最优方案;如果无法达成一致,会及时请教组长或资深同事,以项目落地和团队合作为核心。 - 软件开发、软件测试两个岗位都可以,为什么
我更看重实习的实战机会。开发岗能锻炼编码和项目搭建能力,测试岗能培养逻辑思维和问题排查能力,两个方向都能提升我的技术水平和工程思维。只要能进入企业学习成长,我都可以接受。 - 项目中遇到的最大困难是什么?怎么解决
最大的困难是大模型抽取字段不稳定,无法满足业务需求。我通过反复调试提示词、优化指令,增加正则规则兜底,持续测试迭代,最终提升了抽取准确率,让项目功能达标。这个过程锻炼了我解决实际问题和调试 AI 的能力。 - 实习期间希望学到什么、提升什么
我想重点学习企业级开发规范、实战框架应用等工程化技术;同时培养需求理解能力和编程思维,学会独立解决问题,快速融入团队,为正式工作打下基础。 - 接手从未接触过的技术模块,怎么快速上手
优先请教团队前辈,快速了解模块的核心功能和业务逻辑;再结合官方文档、教程自学基础用法,先跑通简单 demo,再逐步融入项目代码,边学边练,快速上手。 - 入职第一天,代码量大、注释少,看不懂怎么办
我会先用 AI 工具解读项目结构和核心代码,理清整体流程;再从项目入口、核心接口入手,逐步梳理调用逻辑;遇到不懂的问题及时标记,查资料或请教同事,高效吃透代码。 - GET 和 POST 请求的区别
GET 主要用于获取数据,参数拼在 URL 上,长度有限制,安全性较低;
POST 主要用于提交数据,参数放在请求体中,容量更大,更安全。 - HTTP 状态码 200、404、500 含义
200:请求成功,服务器正常返回数据;
404:请求的资源不存在,接口 / 页面找不到;
500:服务器内部错误,后端代码出现异常。 - MySQL 增删改查(CRUD)对应关键字
增:INSERT
删:DELETE
改:UPDATE
查:SELECT
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