《联想许愿hr面》专题

1.osi七层模型，分别干什么的 2.http有哪些请求方法，put和post有什么区别（put修改服务器的数据（幂等），post是向服务器新增数据），options方法是干嘛的（检测服务器支持的请求方法） 3.https与http的区别（为什么在传输过程中要用对称加密，非对称加密能不能实现） --非对称加密有两个严重的问题：一是非对称加密效率太低，会严重影响到用户打开页面的速度； 二是非对称加密

ISG 前端开发, 七月中旬投的, 等了两个月才开始笔试面试; 一面二面连在一起面的, 中间可能等了差不多 15 分钟 一面 (50 分钟) 自我介绍 实习中后端微服务做了什么 除了 JS 还熟悉什么其他的语言 刷算法用什么语言 React 和 Vue 实现原理和使用上的区别 React Diff 过程 新项目 React 和 Vue 技术选型 项目做过哪些性能优化 线程和进程的区别 React

联想 数据挖掘工程师 idg 武汉 7.26简历投递 7.27笔试+测评 8.3收到面试通知 8.8一面 联想的面试体验还是挺不错的，一开始面试官介绍了他们部门的一些情况😀，先自我介绍了一波，然后就让我自我介绍了一下，总结问题如下： 1. 围绕着简历上的项目，问了一些问题，不是很深入； 2. 面试官对我目前的实习内容比较感兴趣，因为背景和联想这个部门做的东西非常像，所以围绕这个问了许多。大部分是

体验感 总时长24分钟，感觉面试官整体提问意向不佳，类似KPI面 流程 提问环节 自我介绍1-2分钟 工作意向， 是否有落地项目 量化剪枝是否有了解 c++有写过什么东西吗 介绍自己认为简历上最好的经历 对最新的目标检测和语义分割有什么了解 如何看传统的cv算法在深度学习领域起到的作用 如果让你作为负责人，负责一个人像分割的课题，打算如何开展工作，如何去做，规划，开展，收尾 反问环节 主要业务（多

联想的流程推进还是比较快的，做完测评的第二天收到面试邀请，连续两天完成一面和二面，然后直接hr电话offer。 面试上来看，联想的面试体验还是很好的。面试官会帮助你理解你不会的问题，同时也比较看重学习能力以及知识的广度，不止局限于前端八股，可能会问简历写到的、涉及其他知识点的内容。#软件开发笔面经#

#面经# #非技术面试记录# 到点就直接群面 ：两个问题 针对养老如何设计智慧解决方案？ 针对此产品/解决方案有什么运营推广？ 没有自我介绍，直接开始无领导讨论，然后两个问题一共四十分钟 最后五分钟选一个阐述 我们小组还是挺和谐的，感观挺好的，发面经积积德

鼠鼠是南航通信本科+硕士，暑期实习接近尾声，投了十几家公司至今依然颗粒无收（555~），上周五终于得到第一次面试机会，岗位是联想公司C++开发，base上海，分享一些经验给大家。我把能回忆起来的问题按顺序写在下面，括号里是自己回答的情况。 自我介绍。简单根据个人情况讲了讲荣誉奖励、科研成果和个人技能。（提前写在记事本里，介绍的时候打开对着念） 第一作者发表的EI论文是在投还是接收？（2篇已见刊）

1.epollfd队列问题 问：epoll的底层是什么？ epollfd是一个 epoll 实例（一个文件描述符），用于监听多个文件描述符的 IO 事件。 epoll 内部使用了红黑树和双向链表数据结构来管理被监听的文件描述符。 问：如果epoll服务器监听端口是80，现有1024个客户端连接，内部的红黑树发生什么变化？ 当epoll服务器监听端口是80时，每个客户端连接都会生成一个epoll_e

问题内容： 在PHP手册中，我在“操作员”下找到以下“用户提供的说明 ”。 请注意，在php中，三元运算符？：具有左联想性，与C和C ++中具有右联想性的情况不同。 您不能编写这样的代码（就像您在C / C ++中所习惯的那样）： 我实际上尝试过，它确实可以打印。但是我不明白它背后的原因，仍然觉得它应该打印或显示。 有人可以解释一下这里发生了什么以及为什么打印“四个”吗？ 问题答案： 在任何理智的

联想的流程确实比较慢，从投递到测评花了大概10天，从测评到面试花了20天，期间状态都是“已处理” 一面： 1.自我介绍 2.介绍一下对岗位的认识 3.从什么维度对客户需求进行分析，以及什么维度考虑出解决方案 4.你认为在开发的不同阶段，需要给客户呈现什么样的成果，才能让客户觉得你的方案是ok的呢     这里回答的可能不是很好，又进行了追问：在设计解决方案的时候，我们需要给客户看什么东西，才能让他

投递：数据挖掘工程师，base天津/北京。 9.21 笔试+测评， 9.22 一面， 10.9 二面， 一面线上三十分钟，三个面试官，主要问项目+机器学习和python的一些问题，问到多线程不太会。 二面线下，在北京联想总部，答了一套笔试题，之后五六个面试官面试，介绍项目ppt，大概一小时。 第一次参加线下面试，面试官应该是整个团队的成员，整个过程有点像组会汇报。 不知道有没有也线下面的小伙伴，不

时间过去有点久了，纯凭回忆，可能有些遗漏 一面 （1小时多吧） 机器学习基础知识 Bagging & Boosting 常用的聚类算法 Kmeans和DBSCAN的原理和区别 逻辑回归的原理 怎么处理离散数据 支持向量机原理 SVM怎么处理非线性 常用的回归模型 Attention原理 RNN和LSTM的区别 什么是梯度爆炸/梯度消失，什么情况下会出现 梯度渐进的原理 手撕算法 判断是否是回文 找

4.15笔试，4.19一面，4.25二面，4.29接邮件通知4.30三面（主管面） 为什么算不上面经，因为我觉得太简单了...对...太简单了，不是凡尔赛而是真的简单到让我汗流浃背。 个人情况：bg不错，实习对于算法来说不够垂直（我在互联网到处乱窜），做题不行（被笔试挂麻了），八股不行，面试沟通一般比较顺利 一面大概一小时，没问八股，一直在聊论文(二作在投还没中，nlp相关)和实习项目的细节，一直

timeline: 6.2一面 6.6二面 6.12hr面 6.13oc ---------------------------------------------- 一面45min（回忆无序版）： 自我介绍（约3min） 项目深挖（约10min） 实习中遇到的bug以及解决流程（约5min） 聊实习公司的测试工作流程、学习到的东西、可以改进的点（约10min） 微信发朋友圈测试案例（约3min）