阿里云面试题 · 技术选型
阿里云相关面试题，按最终去重题目聚合。
共 2357 道真题 · 当前筛选命中 291 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：技术选型
考察点
技术栈
第 41 题请谈谈你目前关注的前端前沿技术，并说明它们可能对实际项目产生的影响。 考察前端技术视野、学习能力和技术落地判断第 42 题请列举并简要说明创建线程的几种常见方式。 考察对线程创建方式及其适用场景的理解第 43 题为什么在项目中选择使用 Redis？ 考察对 Redis 特性、适用场景和选型依据的理解第 44 题请说明反射机制在实际开发中的优点，并结合场景举例。 考察对反射机制价值及应用场景的理解第 45 题请详细介绍一下Transformer的整体结构及其核心组件的作用。 考察对Transformer架构各组成部分的理解及其设计动机第 46 题请介绍你项目中Redis的使用场景、思路以及遇到的核心问题。 考察Redis应用场景、技术选型及问题排查能力第 47 题请介绍一下 Spring Boot 的插件化开发框架 spring-brick 的用途和核心机制。 考察候选人对常用插件化框架的理解及其在实习项目中的应用第 48 题请比较列式存储与行式存储各自的优势，并说明它们分别适用的场景。 考察对存储引擎底层实现的理解及场景化选型能力第 49 题请对比说明 LoRA 与指令微调在语言模型微调中的原理、适用场景和优缺点。 考察对两种主流微调方法原理差异与工程选型的理解第 50 题在视窗渲染方面，你通常使用哪些技术方案？请结合实际项目说明。 考察候选人对前端渲染技术的掌握和应用场景理解第 51 题使用过哪些大数据框架？ 考察候选人实际大数据技术栈的使用经验与熟悉程度第 52 题请详细说明 Spring Bean 的作用域有哪些，以及各自的使用场景和生命周期差异。 考察对 Spring Bean 作用域的理解及其适用场景第 53 题Python 作为解释性语言效率不高，有哪些方法可以提高它的运行效率，使其逼近 C 语言的效率？ 考察对 Python 性能优化手段的广度、原理理解和实践取舍第 54 题请解释注意力机制的基本原理，并说明它在自然语言处理中的典型应用。 考察对注意力机制原理的理解及其在NLP中的应用第 55 题如果让你负责推进一项AI能力建设，你会选择哪个方向？请举一个具体例子说明。 考察对AI技术方向的理解、业务结合能力与规划表达第 56 题JVM内部常用的锁机制有哪些？各有什么适用场景？ 考察对JVM锁机制的理解与选型能力第 57 题你在日常开发中主要使用哪些AI工具，具体用于哪些环节，它们对效率提升有何帮助？ 考察AI工具的实际应用场景及对开发效率的影响第 58 题你提到项目中使用了Redis和本地缓存，请说明本地缓存具体采用了什么技术方案？ 考察本地缓存技术选型的明确性和实现细节第 59 题如何比较好地存储DAG并且提供从一个节点出发,找出他所有的祖先与儿子节点 考察DAG存储结构设计及祖先/子孙查询的算法与权衡第 60 题MySQL limit与分页优化(数据量1kw时的合理性) 考察大数据量下分页查询的性能瓶颈与优化策略