应聘者：有。有一个基于AIGC的智能客服系统，我们需要整合自然语言处理模型和实时对话功能。前端使用Vue3，后端使用Spring Boot和Kafka进行消息队列处理。整个项目涉及了很多技术点，包括模型推理、异步处理、状态管理和用户交互优化。这次面试展示了从Java后端到Vue前端的全栈开发能力。应聘者在回答问题时表现出扎实的技术基础和丰富的实战经验，特别是在JVM调优、微服务架构和前后端分离等方

腾讯云CPU版1元限时体验活动它来了。AI时代依赖的就是算力资源，当我们还在因为自己电脑配置跟不上而苦恼的时候，不妨试一下HAI。2C2G的云服务器如何安装dify。之前苦于没有大模型的支持，这次活动就打算基于 HAI 实例上的DeepSeek R1模型，和 Dify 一起构建一个智能导诊助手。HAI 的出现，除了提供了大模型需要的CPU/GPU和内存等计算资源外，在某些应用场景下也提供了大模型的

面试官我们会在几天内通知你面试结果。应聘者面试官：加油！期待你加入我们团队。Java版本：Java 11和Java 17，注重性能优化和新特性支持。JVM内存模型：理解堆、栈、方法区等组成部分。前端技术栈：Vue3和TypeScript，使用Element Plus进行UI开发。微服务架构：使用Spring Cloud和OpenFeign进行服务治理。数据库与ORM：MyBatis和JPA，根据项

应聘者：虽然我没有直接参与AI模型训练，但我在一个内容推荐系统中用到了基于协同过滤的算法。我们通过分析用户行为数据，使用Redis缓存热门推荐结果，再结合Spring Boot提供REST API供前端调用。这个系统显著提升了用户的点击率。前端：Vue3 + Element Plus + Pinia，用于构建响应式、可维护的用户界面。后端：Spring Boot + MyBatis + Redis

代码质量检测和评审工具是维护开源项目健康发展的重要保障。通过合理选择和使用这些工具，开源社区能够更高效地协作，生产出高质量的代码。希望本文对开发者理解和使用这些工具有所帮助，也欢迎分享更多实践经验与心得，共同为开源生态做出贡献。

之前在摩托车追焦群里，看博主用其他AI图生图的赛博朋克追焦照片，的确是很惊艳，所以腾讯云的AI绘画平台，可以借鉴一些开源的AI软件，来做一些细节功能的提升。

面试官：你对未来的职业发展有什么规划？应聘者：我希望继续深耕全栈开发方向，同时加强对云原生和AI相关技术的学习。我也希望能在团队中担任更高级的角色，带领团队完成复杂项目。面试官：听起来你是一个很有目标感的人。通过这次深入的技术交流，我们可以看到这位Java全栈开发工程师在多个技术领域都有扎实的基础和丰富的实践经验。无论是后端架构、微服务、数据库设计，还是前端优化、安全机制、CI/CD流程，他都展现

面试官你有什么想问我们的吗？应聘者：我想问一下，贵公司的技术方向是什么？面试官：我们目前重点在微服务和云原生技术上，未来也会探索AI和大数据的应用。应聘者面试官：好的，我们会尽快给你回复，祝你今天愉快！// 创建固定大小的线程池// 提交任务});// 关闭线程池这次面试展示了从Java后端到前端开发的全栈能力，涵盖了多线程、REST API、ORM框架、前端框架、构建工具、微服务、安全、消息队列

AI绘画

当然可以。我最近参与了一个电商平台的重构项目，主要是将原有的单体应用拆分成多个微服务模块，并引入了Spring Cloud和Kubernetes进行容器化部署。这个项目的主要目标是提高系统的可扩展性和稳定性，同时优化前端页面加载速度和用户体验。我希望能够在现有的基础上，进一步提升自己的技术深度，尤其是在云原生和AI工程方面。同时，我也希望能参与到更复杂的系统架构设计中，学习更多关于高可用、高性能和