《蚂蚁集团》专题

#我的求职思考# 原来非技术岗不用被拷打知识...面试官说产品主要是硬件，不知道软件bg能不能过 1. 说下自己的三点优势 2. 课程最高分是什么？具体内容是什么 3. 实习遇到的困难 4. 最有成就感的事 5. 追求的目标和为它所做的事情 6. 请推荐一本书 秋招太晚了所以是第一次面试，感觉内容有点怪...

一面 20分钟 自我介绍 三段经历深挖 为什么选渠道运营 一个活动门店活动收入低，分析原因 为什么永辉 为什么不面数据分析面渠道运营 反问 总结：面过最好评的面试官！非常温和，反问环节给我提了很多建议，真的受益匪浅，过不过都不重要了，我以后只去永辉买鱼！ 二面 25分钟 自我介绍 简历q一下 为什么渠道运营 为什么永辉 对于行业的理解 对于渠道运营的理解 职业规划 反问

面试时长（30min） 一、自我介绍 二、项目相关 1. 登录鉴权 2. 动态路由 3. token如何生成，如何做到持久化 4. 实习项目中封装了哪些组件 三、八股 1. 从浏览器地址栏输入 url 到请求返回发生了什么 2. 接上题，返回 HTTP 报文中包含哪些内容（不知道） 3. 浏览器缓存了解哪些 4. 强缓存中Expires有哪些参数 5. Cache-Control 中有哪些指令 四

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10道单选，5道多选 3道代码题（根据中序和后序序列构造二叉树，子数组最大乘积，LRI缓存）AC了 2道问答（用户信息表从64张表扩容为128张表，说明分表扩容方案；设计一个积分商城微服务架构）不会😅

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一上来就问实习项目，项目的背景，服务公司深挖。。以下简单回忆下八股 1.java的一些基础，list和map，linkedlist和arraylist区别 2.hadoop简单介绍下三组件 3.事实表有哪些 4.Combiner的作用 5.数据倾斜以及如何解决 还有些忘了。。。 哦对，他家的笔试，两道简答，另外全是sql题，偏难

1.简单介绍下自己 2.你在工作中的强项是什么 3.针对具体的业务数据，你有什么好的分析思路 4.公司目前有数据，但是散落在各个系统，而且目前不知道怎么用。如果你拿到这些数据要做一个专题分析你会怎么做 5.有哪些优点和缺点 6.为什么从上家离职 后面重点问了之前工作中的项目经历，也介绍了他们公司当前的数据情况——散落在各处，没办法统一之类的，需要一个有成熟分析思维的人，感觉需要的是至少有3年数据分

本文向大家介绍Python求两个文本文件以行为单位的交集、并集与差集的方法，包括了Python求两个文本文件以行为单位的交集、并集与差集的方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例讲述了Python求两个文本文件以行为单位的交集、并集与差集的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下： 希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

问题内容： 我知道我可以测试set1是否是set2的子集： 但是以下内容也是正确的： 我如何考虑集合中元素发生的次数，以便： 我知道我可以做类似的事情： 但我想知道是否还有更简洁的方法或避免列表理解的方法。谢谢！ 问题答案： @DSM删除了他的解决方案后，我将借此机会提供一个可以扩展的原型。

本文向大家介绍C#中判断一个集合是否是另一个集合的子集的简单方法，包括了C#中判断一个集合是否是另一个集合的子集的简单方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 看到这个标题，我们首先想到的是循环遍历其中一个数组，判断数组中的每个元素是否都在另一个数组中出现了，以此来判断该数组是不是另一个数组的子集，但是这样做就太过复杂了，有没有简单一点的方法呢？ 打个比方，有这样的两个集合： 现在需要判断sm

采集未下载内容介绍： 您可以下载“临时内容”中未下载的内容。

问题内容： 我要实现以下功能： 如何检查向量元素类型？ 请注意， 向量可能为空，因此我无法检查第一个元素是“ instanceof”整数还是String … 编辑： 好吧，我脑子里有个念头，我不知道它是否会起作用 我可以按以下方式实现checkType函数： 是否可以检查T是否为整数？！ 提前致谢 问题答案： *由于 类型擦除， *泛型类型参数 在运行时不可恢复（某些特殊情况除外）。这意味着在运行

问题内容： 给定一组整数，如何找到一个总和为给定值的子集…子集问题？ 示例：S = {1,2,4,3,2,5}并且n = 7求和为n的可能子集。我试图用Google搜索出很多链接，但不清楚。我们如何在Java中解决这个问题？要使用什么数据结构及其复杂性？ 问题答案： 我不会给您任何代码，但会解释它是如何工作的。 从运行循环 对于1中的每个值，其二进制表示中的1表示已选择此值，否则为0。 测试以查看

本文向大家介绍Python分割训练集和测试集的方法示例，包括了Python分割训练集和测试集的方法示例的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 数据集介绍 使用数据集Wine，来自UCI  。包括178条样本，13个特征。 分割训练集和测试集 随机分割 分为训练集和测试集 方法：使用scikit-learn中model_selection子模块的train_test_split函数 以上就是本文的