《b站秋招》专题

4399流程推进确实慢。。。而且比较奇怪的是二面是hr面，问薪资地点之类的，我以为是我薪资喊太高了要给我挂了，但是流程一直没终止，二面结束后四五天约三面。 三面两个面试官一起来，全程问业务方向的东西，那我就太能说了，夸夸一顿输出。目前等流程推进中 1.提到了bug估分比，这个是怎么算的 2.线上化率100%是什么意思 3.bug估分比怎么样算好怎么样算差，这个界限是否太过严格 4.怎么样去界定一个

问了基本情况，包括实验室课题内容，论文，offer情况 八股几乎没问，剩下时间一半实习，一半手撕 八股：DNS解析的过程，在什么时候缓存的 VUE的生命周期：顺嘴说了实习项目里的一个点，就问到如果是你会在哪个生命请求数据， canvas和svg的区别 typescript：any和unknown的区别 git常用操作，merge和rebase的区别 项目（因人而异就写给自己看了）： 组件一致性治理

发面经、攒人品。 时间：9.4日，时长半小时 1. 你的实习部门是什么部门，你负责的需求是什么 2. 你的实习项目的难点是什么，你怎么解决的 3. 你是如何学会一个新领域的业务的 4. 你如何在项目前期进行调研、分析，你的思路是什么 5. C++11的新特性有哪些 6. 左右值的区别是什么，使用场景是什么 7. move的作用和原理 8. 解释一下智能指针中的unique_ptr，你在什么时候会使

自我介绍 四个场景题： select ..... where B = 20 and C > 200, select .... where A = 10 and B = 20 and C = 30，如何建立索引最高效 4TB的文件，文件每一行都存储一行数字，如何高效判断一个数字在不在这个文件里面，限定内存 40亿数字，限定100M，如何找到最大的100个数字 如何设计一个更加高效的LR

已经提前入职团子了，分享下秋招面经~ 八股： 1，指针和引用的区别，常引用了解吗，简单介绍下 2，说下多态，多态的作用和使用场景 3，构造函数和析构函数可以是虚函数吗 4，C++中内存区域分布是怎样的 5，拷贝构造函数介绍下，如何用 6，浅拷贝和深拷贝区别 7，虚拟地址了解吗 8，虚拟内存作用（进程隔离，内存连续，mmap），优势和缺点 9，七层网络模型，每层的作用 10，TCP三次握手四次挥手的

岗位：后端开发 部门：美团平台 一面： 实习经历： （1）业务介绍？ 监控系统 （2）tx内部应该早就有了，为什么现在还在开发？ （3）为什么不使用开源组件？ （4）针对监控系统的高并发场景，做了哪些处理？ （5）为什么使用es？你对es的认识？ （6）实习期间查bug的经历？ 校内项目经历： （1）为什么引入redis? （2）如何提高网站的响应速度？（这个问题是针对项目提的，不知道怎么说，但是

问题内容： 我目前正在尝试实现一个Swing组件，从该组件继承应该仅代表可以垂直定向的标签。 从此开始： 我认为仅更改来自的结果是一个好主意： 然后在我将绘画卸载到原始图像之前简单地转换对象： 似乎可以某种方式起作用，因为现在可以垂直显示文本。但是，放置和大小已关闭。 实际上，背景的宽度（在这种情况下为橙色）与周围的高度相同，这与我的想法不尽相同。 有什么想法如何以适当的方式解决这个问题吗？是否甚

当实验完成，下一步就是分析结果。 A/B测试工具将显示实验中的数据，并会告诉您使用数学方法和统计的帮助，网页上的不同变化如何执行，以及变化之间是否存在显着差异。 示例 如果网页上的图像降低了跳出率，当在网页上上传多个图像时可以判断决定是否有良好的转换。 如果您因此看到跳出率没有变化，请返回上一步并创建一个新的假设/变体以执行新的测试。 像VWO和Optimizely这样的工具可用于运行测试，但Go

主要内容：Visual Website Optimizer,Google内容实验,内容实验它涉及向访问者展示您的网站或应用程序的所有变体，并针对每个变体监控他们的行为。 测量并比较每个变化的访问者互动，以确定这种变化如何执行。 正如前一章所讨论的，有各种工具可以用来产生假设和运行变化 - Visual Website optimizer (VWO) Google Content Experiments Optimizely Visual Website Optimizer 有各种A/B

主要内容：Visual Website Optimizer(VWO),Google内容实验(Google Content Experiments),Optimizely由于A/B测试是关于创建应用程序或网页的新版本，然后比较所有版本以查看转换率。可以通过分析统计数据来检查新变化，从而提高转化率。 有不同类型的变化可以应用于对象，如使用项目符号，更改关键元素的编号，更改字体和颜色等。市场上有许多A/B测试工具，它们具有可视化编辑器。 成功执行A/B测试的关键决定是选择正确的工具。 一些最常用的工具

主要内容：实例1,实例2,A/B测试 - 生成假设下一步是设置转换目标。 查找确定变体是否比原始版本更成功的指标。目标是你的商业目标，举例来说，如果必须增加服装的销售目标，它可以是 - 清除产品图像。 提高实地考察率。 减少购物车的掉率。 接下来是定义满足您业务目标的指标。 只有在衡量与目标相关的东西时，度量才会成为KPI(关键绩效指标)。 实例1 例如，布料店的商业目标是销售衣服，因此该业务目标的关键绩效指标可以是在线销售的衣服数量。需要明确定

主要内容：Google Analytics / Mix面板(分析工具),鼠标流/疯狂蛋(重播工具),WebEngage(测量工具),其他工具 - 聊天，电子邮件来自Google Analytics的数据可以帮助您找到访问者的行为。 总是建议从网站收集足够的数据。 尝试找到转化率较低或可以提高的高丢弃率的网页。 在本章中，我们将讨论一些可用于收集A/B测试数据的工具。 Google Analytics / Mix面板(分析工具) 大多数网站都安装了Google Analytics，以了解访问者与网

A/B测试是关于创建应用程序或网站的多种变体，使用样本比较所有这些版本以确定具有最高转换率的最佳变体。 有不同类型的变体，可以应用于网页或应用程序。 A/B测试不仅限于应用程序或网页，因为您也可以为其他产品创建变体。 使用A/B测试可以测试网页上可以影响访问者行为的任何内容。 以下是可在网页上应用的A/B测试变体列表 - 标题 子标题 图片 文本 CTA文本和按钮 链接 徽章 媒体提及 社交提及

主要内容：数据采样,置信区间可以使用统计信息和分析来监控访问者的操作，以确定产生更高转换率的版本。 A/B测试结果通常以精美的数学和统计术语给出，但数字背后的含义其实很简单。 有两种重要的方法可以通过它们检查A/B测试的转换率 - 数据采样 置信区间 下面详细讨论这两种方法。 数据采样 样本数量取决于执行的测试次数。 转化率的计数称为样本，收集这些样本的过程称为采样。 示例 假设您有两种产品A和产品B，想要根据市场需求收集样

问题内容： ** ** 我当前的RegEx工作正常吗？但是我想将[]改为<>。但这是行不通的……我还需要更改[]。 问题答案： 这使您可以轻松地手动定义替换规则：