《携程面试》专题

面试岗位：前端工程师，base上海 面试时间：8.30，57分钟 面试题目： 1、自我介绍 2、两个算法题，其中一个动态规划的算法题 3、Vue的渲染过程 4、Vue的双向绑定的核心设计原理 5、发布订阅模式 6、事件代理 7、Vue组件传值的方式，具体业务场景 8、JS事件循环 9、NodeJS事件循环 10、深浅拷贝 反问： 1、应届生培养机制 2、正式毕业前要去实习？ 3、业务反向 面试感受

一面（8.30）： 1、自我介绍，问简历中论文和项目（问的比较浅） 2、第一道算法题：数组中找第K大（花了一些时间调出来了） 3、第二道算法题：面试官自己出的，要求输入整数n，返回长度为n、仅有元音（a,e,i,o,u）组成的字符串数量，比如n=2则返回15，因为['aa','ae','ai','ao','au','ee','ei','eo','eu','ii','io','iu','oo','o

大概聊了三十分钟项目 八股相关 : 输入url到网页的全过程 三次握手 http和https区别，s代表什么 mpi用过吗，和上层业务有没有交流 常用的io多路复用技术 动态链接静态链接区别 include <>和“”区别 面向对象优点 面向对象特征 进程和线程的区别 哪些资源线程共享 哪些不共享 进程之间如何通信 如何杀死一个进程 杀死进程kill原理，kill-9使用过吗 七层网络协议和四层网

1. 介绍一下你自己； 2. 聊了感兴趣的一个项目； 3. 先来做两道题。 买卖股票最佳时间【只能买一次】 和 【必须买两次】（变种，利润可以是负数）； 4. 介绍实习经历，问的很细，将广告的整套流程都问清楚了； 5. 你知道什么是RTA吗？（广告投放策略Real-Time API） 6. 八股-过拟合是什么原因导致的？有什么解决方法（答了图像增强、正则化、降低模型复杂度、训练集扩充）， 7、BN

总共三十分钟左右，面试官人很好，没太多拷打，整体面试感觉不错 1.自我介绍 2.拷打实习项目，先让我整体介绍了一下，然后问了包括数据构建、模型规模、模型怎么训的、模型部署推理时延、模型怎么量化的等，然后问了一些包括用户输入一些攻击模型的话语怎么办、模型输出攻击性话语怎么办、模型幻觉怎么解决等问题 3.代码题，两道，一道全排列，一道连续子数组最大乘积 4.反问，问部门业务，说是做智慧座舱的 #软件开

1.SyN算法(微分流形) 2.梯度下降 求y=x^2的最速下降（一阶） 3.Rest-Net 结构encoder和style Encoder 4.解决错误变形的方法

时间：晚上10：16左右，20分钟左右 面试官男，非常疲惫，每次我回答完问题都沉默了很久，声音也很疲惫。 1、问学校，学位证，毕业证 2、项目经理（sd、lora、fine-tune过程） 3、L2正则化解释一下 4、用过BN（batch normalization）吗？ （答了梯度消失的时候的最佳解决方案，顺便扯了梯度消失的时候换激活函数，实际上还有梯度爆炸也可以用） 5、用过Dropout吗？

一面一上来先做了道栈的原创题，之后就是问项目，主要是数据部分。 第二天约的二面，二面是纯聊项目，压力非常大，堪比商汤的三面。对方应该是一个领导过一个大型基座模型分布式训练项目的leader。 从一个垂域大模型从零开始的数据收集，清洗，评估，增强， 到模型的训练，评测，微调策略，scalinglaw实验， 到分布式训练，4D并行，节点通信，坏点检测， 再到算法上的decoder only，atten

base：武汉 1.自我介绍 2.盘问毕设项目，讲一下细节，方法，参与人数，负责的板块 3.盘问银行实习项目，讲细节，参与人数，负责的版块 4.未来的规划？ 5.数组和链表的区别 6. C++中常量有什么特点 7.排序算法知道哪些？讲一下快排的逻辑？为什么快排比冒泡排序要快一些？ 8.局部变量和全局变量可以重名吗？ 9.如果想在局部函数内引用全局变量怎么引用？ 10.三极管有什么用？ 11.电路中

原本投的后台开发，后面被数据工程捞了，因为隔了有一个多月没怎么准备所以状态很差。 一开始先自我介绍， 然后开始挖实习，实习简单的说了三个小任务，问的主要还是有关大数据的东西，全程push，脑子空白有点说不出来。 后面开始JAVA八股， 先说的JVM的分区，有什么堆栈，性能调优，垃圾回收机制， hotspot的新生代和老年代， 创建线程的方法，回答了继承thread和runnable接口，又说run

预训练数据收集流程 隐私过滤是怎么做的 怎么用OCR算法解决读取pdf公式语料以及双栏pdf的问题 预训练数据集构建中的亮点 数据质量评估方式 垂域评测集的构建方式 微调评测集是怎么做的，全参微调还是lora，lora原理 图文模型是怎么做的 没有八股，coding是旋转图像和编辑距离二选一。 全程都是问项目。团子面试体验太好了，面试官情绪价值拉满，就迟到一分钟但还是道歉，全程点头微笑，快比我还礼

bg和前两次面经可以看动态 9.21上午收到线下终面通知，约的9.23下午2点，面试地点在哈尔滨一栋写字楼内，迈瑞包下了其中一整层，不过里面看起来空间不大，也没有各种研发用的设备，应该只是迈瑞在哈尔滨的一个办事处 简单进行自我介绍，然后开始唠一些个人情况，感觉更多是像性格测试？面试官也直说了就是走流程，全程人也非常nice，语气很温和，时刻保持微笑，有问必答，体验很好 以下有些问题记得不全，差不多

1.如果无限用户上线AP卡顿，此时我们应该怎样调优 2.ospf有哪几种lsa，分别说一下什么作用？ 3.bgp的十三条选路规则 4.bgp的med属性和local-pre属性的区别 5.bgp会存在等价路由吗？如果会，我们需要满足什么条件？ 6.简单说一下m-lag的作用？ 7.如果m-lag主设备手动给它挂了，此时我应该做怎样的操作？ 回答：m-lag的主设备挂了，由于m-lag的机制，会自动

8月底投，昨天给1面通知，今天10点约面 bg 双末9，做医学信号+ai这块 论文情况一篇中科院q2录用，一篇b类q1在投 一面30分钟，用ppt做了自我介绍，但因为是秋招第一次面试说得有些磕绊，感觉不太好 高强度拷打项目经历，各种细节问得非常多，反而没问半点论文，没有各种八股问题和手撕代码环节（不排除之后有） 最后问了些个人简单情况，base意向，有无女朋友之类的，还投了哪些企业，工作选择你比较

昨天上午一面面完，当天下午通知今天二面......效率奇高，bg和一面可以看之前的帖子 下午两点半开始，二面30分钟，​吸取了一面准备不足的教训后重新调整了ppt，准备了演讲稿 ​开场先常规的自我介绍，ppt+演讲稿=自我介绍如鱼得水，建议没有准备的🐮友们速速准备下 ​然后围绕论文和项目开始问，论文问了一些实现细节和相比其他方法的优点，怎么想到的方法等等 ​项目相比一面基本没怎么问，简单问了下是