《23届》专题

更新：已挂 9月1号投递的算法工程师-机器学习岗，高德部门 9.5一面 (50min) 总结：面试分四部分：简历项目+基础知识+场景题+做题 自我介绍 简历项目比赛介绍+提问 问了许多深度学习和机器学习的基础知识： 卷积 vs 全连接 怎么理解卷积？ 图片的物体发生位移或扰动，对CNN有影响吗？ 池化的作用 随机森林 vs GBDT 随机森林和GBDT的基分类器可以改成线性分类器或者其他吗？ 分类

9.7一面 (约40min) 自我介绍 项目比赛介绍，没有深挖 进程和线程区别 数组和链表的区别 递归和非递归的区别(除了栈这方面) 快排的时间复杂度，快排稳定吗 类似的基础问题等等(想不起来了。。。) 二叉树了解吗？还行 撕题：非递归中序遍历二叉树 反问 总体感觉面试比较简单，上午面完，下午通知下周二面 9.13二面 (约20min) 自我介绍 问了一个比赛，大概十来分钟 反问 面完下来一查秒挂

自我介绍 个人优势 做过最困难的事 项目介绍 实习 实训内容介绍 学校相关 排序g #奇安信##技术支持#

三一重工笔试大家都说挺简单的，还是提前批，所以最近也没抽时间来复习，直接上来裸考。 题目全是选择题，有三十道单选题，十道多选题。笔试限时一小时做完，实际上不到十分钟大部分就选完了。以下凭记忆记录几个题目，当然我也很多没做对~ 算是查缺补漏了。 1. hadoop 环形缓冲区大小？  2. spark 行动算子和转换算子识别？  参考链接： https://blog.csdn.net/weixin_

移动在广州云来斯堡酒店设置了个线下面试点，应聘广州、惠州等等城市都可以在这里面试。我是在12楼的，先去签到，然后就在等一面了。发短信通知我是11：00-12：00面试的，我等了大概40分钟，才进去一面。在门口等的时候，听不到面试官的声音，但是听得到里面同学的回答，大概也能猜到问的什么问题。轮到我之后面了大概15分钟这样就结束了。之后就安排二面了，貌似惠州一面都不筛人，全都是有二面的。因为已经中午1

水平垂直居中几种方式 vue生命周期 常用的设计模式有哪些 vue常见的指令有哪些 vueRouter的两种模式 ajax同步和异步的区别以及应用场景 数组随机排序 闭包以及闭包的应用和缺点 计算机网络基础 js的继承方式有哪些 讲一讲你如何对项目进行优化 薪资待遇想要多少 #万集科技##前端面经##23届提前批#

前言 23/09/05 下午一面 23/09/05 晚上通知一面通过 23/09/07 选择二面时间 23/09/14 15:00 二面 时长 30min 面试问题 没有手撕 面试官网断了两次，自我介绍了三次…………. 问第一个项目 陈述项目 项目难点 问第二个项目，webserver 称述项目 详细介绍项目的模块组成和各个模块的作用 定时器实现细节，定时器使用的位置，时机 异步日志的实现细节 多

2022.9.16 问答 1.自我介绍 2.玩过游戏吗 3.rpc序列化方式（Kryo，Hessian，Protobuf，JSON） 4.粘包怎么解决（自定义长度），分包是什么（不知道） 5.数据库事务的隔离级别，除了你项目里的还有什么（读已提交，串行化） 6.死锁怎么解决（有向图检测环） 7.Java中的map有哪些（HashMap，TreeMap，LinkedHashMap，Concurren

一面 自我介绍 Java线程有哪些状态，怎么流转的 RPC通讯过程 怎么处理消息边界 MySQL事务隔离级别 MySQL一致性视图 Redis可以存图片吗 对服务网格的理解 Docker和虚拟机的区别 Docker网络是怎么通讯的 怎么接触开源的，开源对你的影响 简单的Linux命令和shell愈发 Java类加载过程 双亲委派模型 算法题：二叉树路径和 二面 自我介绍 Dubbo贡献了啥 美团实

我正在创建一个简单的游戏在颤动，飞镖和火焰，我的火焰是更新的版本与颤动相同， 我的pubspec.yaml 我的主飞镖 langaw-game.dart 我按照这个文档在youtube https://www.youtube.com/watch?v=N4LFV9_fLAo

蔚来自动驾驶部门1. 自我介绍 2. 问了项目中AB实验相关的问题，后问如何优化 3. 问了项目中AB实验和机器学习项目的异同点 4. 详细介绍另一个项目 5. 职业规划问题 6. Q&A 问了一些公司自动驾驶的方向 总的来说概念性思考类问题比较多… 可能是面商业数分的关系吧，应该是比较考察思维框架，技术细节抠得不多 #校招##提前批##蔚来##蔚来面试##数据分析师#

巨人网络数据开发部门（数据分析和数据开发为一个部门） 1. 自我介绍 2. 详细介绍一个参与度较高的经历，并问项目细节 3. 如何搭建的指标体系，用了什么样的逻辑？ 4. 介绍AB实验前因后果，最后上线了吗？ 5. 机器学习用了什么模型，特征维度多少，最后用了什么评估指标？为什么？ 6. 考虑过过拟合的问题吗？如何解决过拟合问题？ 7. 简单介绍一下随机森林 8. 用过什么样的数据库？ 9. 说一

智能制造方向 1. 自我介绍 2. 关于转行的问题 3. 为什么做数据分析？ 4. 之前用的什么数据分析工具比较多？ 5. 简单说一下Python用到哪些库 6. 之前有用Python做开发的经验吗？ 7. 有用过java吗？ 8. 本科和硕士期间有发论文吗？ 9. 硕士期间有用数据分析的技能自己做过什么吗？ 10. 硕士期间比较喜欢什么课？ 反问：工作内容 简历的项目和数据分析理论一个都没问……

1. 自我介绍 2. 说一下实习中指标体系搭建是如何进行的 3. 说一下实习中的画像分析项目是如何进行的 4. 说一下实习中的机器学习项目全步骤 5. 刚才说到过采样和欠采样，详细说说 6. 工作地点 7. 为何选我们公司 8. 入职时间 9. 反问，工作内容 #数据分析师##校招##数据分析#

本地生活部门 1. 自我介绍 2. 举一个印象比较深的项目说一下 3. GMV下降如何分析？ 4. 刚才的下降从商家和买家角度如何分析？ 5. 举一个自己用过的产品，提优缺点，做什么样的改进比较好？ 6. AB实验最小样本量问题 7. 直接拿大盘做实验可不可行？为啥？ 8. 反问：工作内容 其他一些内容有点忘了，大致来说是这些主要问题 自我感觉答得很好，过了几天还是寄了 #数据分析师##校招#