《2023届秋招提前批》专题

前言 看了下电魂的面经很少，遂贡献一篇，也祝大家在这个寒冬早日拿到满意的offer！ 一面：8/19 --- 50min 面试官提问：45min Unity中update的方式有哪些？每一种update是怎么执行的？区别是什么？ 长达40min的项目问题（XX怎么实现的） + 针对于项目中额外的场景题 下面是具体的项目问题 说说有限状态机怎么实现的 怎么处理玩家输入？接口调用流程可以说下吗 成就系

前言 自己开了一个秋招记录贴，记录自己的秋招，有兴趣的可以来看看~ 2023秋招记录贴--双非--游戏客户端（面完啦！含面经） 一面：8/27 — 30min 2023秋招--快手--游戏客户端--一面面经 二面：8/30 — 50min 面试官提问：15min 自我介绍 介绍下你觉得做的最好的项目。 做的过程中有什么重难点？ 挖项目。 做题：30min 写一个题吧，看你敌人AI用的有限状态机，那

8.13投递 9.8一面挂 面试官很和蔼，主要问简历以及对该公司和岗位的兴趣程度，没问技术问题。岗位更偏向数据处理，excel+sql。 #校招##面经##途虎养车##数据分析#

公司 笔面试 内容 虹软（杭州），视觉服务提供商 笔试过，一面挂 三维感知算法岗，主要是问项目，问得很细，比如ICP的原理、点云的修复、网格的重建等。需要对原理有较深的理解。还问了一道中等难度算法题。 大华（杭州），安防摄像头 笔试过，二面挂 多维感知算法工程师，电话面试，两轮面试都是15分钟左右。第一轮同事面，主要问了项目、相机标定、C++等内容。问得比较基础。第二轮主管面，问了视觉方面的内容。

一面（1h） 1、学校立项的项目，负责什么工作，功能的实现，小程序字典查询数据的检索 2、项目用了showdownjs封装markdown编辑器，showndownjs的实现原理？看了源码？ 3、讲一下promise的概念，介绍一下promise各个API的使用(讲了then/catch/finally/all) 4、构造函数封装promise.all (不会) 5、get post请求的区别，g

1.自我介绍 2.css实现上100，下100，中自适应，flex布局，calc函数 3.promise看图说话 4.继承方法有哪些 5.项目优化怎么做的 6.项目难点 7.迁移rspack考虑了哪些因素 8.手写监听数组，proxy不太会用，寄了 9.ts静态编译原理，不会 10.反问

#数据人的面试交流地# TimeLine：一面20220722，二面20220727，三面20220810，HR面20220815，意向20220824 BG：北邮本硕，管理类专业，两段实习经历：字节数据分析师、美团商业分析师 一面 1. 简述p值的概念 定义1：根据检验统计量的样本观察值得出的概率，此概率为原假设可被拒绝的最小显著性水平 本质上是一种概率，可以由统计量的样本观察值计算出来，与显著

9.17 投简历 9.25 笔试 笔经：得物（23届秋招）前端笔经 10.9 第一次约面 直接发邮件约的11号17点，结果等了半小时面试官也没上线… 10.18 邮件约面 10.19 17:00 一面（≈30min） 平台：牛客 1、自我介绍 2、讲一下你实习中做的项目吧 ——大概说了10min—— 3、我就问一个八股哈，地址栏输入url到页面渲染整个过程，尽可能全面的说 4、发请求除了基于tcp

8.8 投递 9.21 一面 30mins 两个技术面试官 自我介绍 主要围绕项目问一些东西 9.26 二面 20mins 一个领导+一个HR 自我介绍 项目中的分工、难点 HR： 怎么看待天翼云 为什么想投我们 自己的优劣势 过往经历中的一些压力大的阶段，以及如何处理的 户口的意向 家人支持你来北京吗 反问 户口：要看指标 多久结果：过了会发测评 9.26 晚 收到测评 9.30 意向书 10.

字节跳动提前批：data-电商 数据科学 一面，部门成员：～50min 1.   自我介绍 2.   机器学习 a) XGBoost：损失函数推导、特征重要性的计算方法 b) 为什么用SHAP计算特征重要性，不用XGBoost自带的方法（实习项目） 3.   AB test a)   对于不同类型的指标，分别要怎么做统计检验 b)   用非参数方法检验偏态分布的指标，统计功效较低，有什么其他方法

下午两点半面的，用的腾讯会议。 一个hr加两个技术面试官。 先让我做了自我介绍。 问了我坦克大战小项目的具体内容。 问了数据库的索引怎么写，怎么实现的，如何防止sql注入。 问了好多锁的内容，我说不太了解。 问了JVM，说没怎么学过。 问了有没有自己实现所有的数据结构，没有。 问了socket套接字，在服务端的代码怎么写的，我说记不清了。 反问环节，问了新员工的培养机制。#23届秋招[话题]##金

#设计人的面试记录# 概述：二面的主管感觉是个比较“传统”的人，emmmm，一边问一边从一张表里选几个问题，然后一边记录我说的内容，这种感觉乖乖的 问的内容 1. 自我介绍 2. 作品集介绍（经典问题了） 3. 为什么选择跨专业 4. 未来希望从事什么类型的设计工作 5. 说三个优点和缺点（优点和缺点各三个，当时一时半会儿真没想全，主要是这6个点也太难想了） 6. 工作上有没有踩过一些坑，有什么收

知乎链接 https://zhuanlan.zhihu.com/p/670347110 一面 11.12 50min 1.项目 2. Facal loss 3. Coding: (1) 连通块个数 (2) 实现NMS 二面 11.18 38min 详细聊了项目 15-20min 2. Focal loss 场景题: 给一堆图片数据，数量很多，但是里面一部分是噪声图片也就是标签是错误的，请问怎么训练

面试时长25分钟 自我感觉 凉了 Q1 简历深挖 Q2 自我介绍 Q3 说说sop吧，你们怎么运用的sop Q4 你的实习会不会偏向于市场和运营了？为什么投递这个岗位 这里我如实回答了我投递了内容，部门筛选回到了池子里面 简单的说了一下 然后说这个岗位其实偏向于产品和运营 Q5 你会怎么做 提升自己的能力与竞争力 Q6 （这个问题在前面问得突然想起来）你的数据是怎么去定量的，为什么要加粗的（简历写

9.12投递 成都的软件研发中心岗位 1 9.21收到面试邮件 10.13面试 半结构化面试（10.13） 自我介绍（3min） 问有过实习吗，实习内容 介绍项目针对项目提问题 （经典网络适合小样本吗？ 对样本扩增进行了什么处理，数据扩充有什么了解） 对机器学习的算法了解什么 介绍一下支持向量机 支持向量机是做分类还是做回归的 深度学习的优化算法，模型优化算法 除了随机梯度下降还有什么算法能让梯度