30分钟手撕4个 千分位分割 合并共同区间 模板渲染 版本号比较 剩下都是简单八股: vue和react区别 es6新特性 秒挂 比wxg一小时四题更加离谱,虽然都不难#阿里前端校招##阿里前端##前端面经#
刚面完,面试官挺和蔼的 开头自我介绍+项目+追问细节 看我还没做笔试,就没问算法相关的,说做完笔试再说 一道情景题,如何对网上言论的质量进行分级,尤其是一些专业领域内的言论 可能因为我是非科班本科生吧,就没考八股,亏我准备了那么久的hadoop 最后说笔试之后再约一次面试 反问
#软件开发2023笔面经# 双选会线下投递的,加了招聘经理的微信,面试是通过微信进行的,有两个面试官,一个是招聘经理,另一个是财务相关的面试官,比较懂计算机的面试官没时间所以不在。面试岗位是财务数据分析,由于此岗位第一次招聘,所以公司里面也没有很懂这方面的面试官,全程我先自我介绍,之后说我学过那些课程,然后他们提问题问一些日常生活爱好,之后聊到了他们公司的一些需求,问我有没有可以解决的的办法。全程
💫一面(专业面) 是直接领导面试 1.自我介绍 2.简历深挖,尤其是实习经历(STAR法则,非常好用) 3.电商相关分析(主要针对海外市场) 4.对于国外不同平台(Facebook,Ins,Twitter,Google)等的受众分析(这个问题是我主动说的) 5.对传音的了解(一定要提前做功课) 6.工作职责的了解想法💡 7.工作环境和氛围的预期 面试官是一位年轻的男性,整个过程氛围轻松,不会很
更新一下二面的面经,多半是凉咯 HR面 自我介绍 自我分析 HR提问 求职者提问 自我分析: 你认为你有什么优势胜任这个职位? 你的优势从何而来? HR提问: 你人生中重要的选择是什么? 为什么这么选? 压力最大的时候是什么时候? 大到什么程度? 了解我们公司吗? 之前面过其他公司吗,这些公司你觉得怎么样? 你参加的项目/比赛/成绩是排在前列吗? 为什么你没有像前几名的同学一样去取得更高的成绩/完
工具组测开问的 1、高并发、高可用、怎么实现 2、怎么分布式部署、不同主机网络ping不同,怎么实现数据同步 3、怎么监控中心节点状态 4、怎么监控子节点,子节点挂了怎么办 5、任务到达子节点、子节点挂了怎么办? 6、任务怎么重新分配到其他节点? 7、任务重复,怎么避免双写,回答了唯一标识符 8、唯一标识符,怎么实现唯一? 9、两个app怎么比较是一样的? 10、用md5那个值判断、两个md5值一
双非硕,嵌入式软件技术支持;无笔试,12月6日初面,已挂;面试体验很差,全程没有一次互动,不管回答的好与不好都是直接问下个问题,无任何引导沟通的意向,个人认为是一次无效的面试。 主要问题有对岗位理解、对出差、加班看法、意向城市、社团经历、实习经历;没问任何项目问题,直接开始八股; Static关键字,定义函数、内存分配方式、堆栈区别、结构体联合体区别、局部变量和全局变量区别、 电平触发和边沿触发区
自我介绍 1.项目相关 项目有哪些表,有哪些表是一对一、一对多、多对多的 2.JVM简介 JVM类加载,JMM内存模型,GC回收算法、回收对象确定 3.ArrayList和LinkedList 4.HashMap 5.红黑树、AVL树、B树、B+树等数据结构 6.sql中常用的函数 sum、count等等 7.sql优化 8.设计模式
有人知道今年钉钉本硕2能开到P5吗?许愿。 钉钉一面:1h 多线程怎么操作、 锁的方法有哪些、 手撕写一个工厂模式实现、 EPOLL,POLL,SELECT区别, Http协议状态码、 TCP三握四挥、 TCP和UDP的区别,具体应用场景有用过UDP吗,公网上有用UDP吗。 多线程上锁、JAVA里的EPOLL和POLL叫什么、 UI懂不懂、多线程优化之后有没有考虑功耗CPU、内存等、 view刷新
9.11一面电话面 1、应该没八股; 2、问了怎么学前端,工作期待和规划,之类的 3、发个链接做一道题,把嵌套结构的对象的key从_分割改为驼峰:写了个深拷贝,拷贝的同时把对象的key改为驼峰 4、反问了面试官对前端框架的看法 ----------------------------- 9.12二面电话面 1、也是全程无八股; 2、拷打项目: 项目是一个canvas画板,问了重做撤回
2.8-4.30开放 4.5投 5.8 笔试第二场 cvte测评宝平台:摄像头、屏幕监控、编程题 无补全 不可编译 1.5h 顺序不定:单选/多选x20(java、数据结构与算法)、情景设计x1(百万数据的按时间查询)、编程x2(较简单) 6.2 一面 技术面 迈聆会议客户端 1h 面试体验不好 final finally try() 多态 继承 实现 异常分类 集合类 线程创建方法 线程池的使用
文章名称 译者 Android 进行单元测试难在哪-序 chaossss Custom-Drawables SwinZh Support Libraries v22.1.0 tiiime 检测Android应用的启动与关闭 xianjiajun 开始学习Material Design xu6148152 如何在Android上响应各种信息通知 MrLoong
很多机器学习的问题都会涉及到有着几千甚至数百万维的特征的训练实例。这不仅让训练过程变得非常缓慢,同时还很难找到一个很好的解,我们接下来就会遇到这种情况。这种问题通常被称为维数灾难(curse of dimentionality)。 幸运的是,在现实生活中我们经常可以极大的降低特征维度,将一个十分棘手的问题转变成一个可以较为容易解决的问题。例如,对于 MNIST 图片集(第 3 章中提到):图片四周
很多机器学习的问题都会涉及到有着几千甚至数百万维的特征的训练实例。这不仅让训练过程变得非常缓慢,同时还很难找到一个很好的解,我们接下来就会遇到这种情况。这种问题通常被称为维数灾难(curse of dimentionality)。 幸运的是,在现实生活中我们经常可以极大的降低特征维度,将一个十分棘手的问题转变成一个可以较为容易解决的问题。例如,对于 MNIST 图片集(第 3 章中提到):图片四周
一面(7.4) 自我介绍 介绍一个做过的项目 sql里面union和union all的区别 访问最近时间第五的用户: 用户 id url 访问时间 未来安排(保研还是工作) 反问(问道算法实习生为什么没有问算法方面的问题,面试官说后面的面试会遇到。在反问的过程中,又突然问我决策树进行剪枝如何判断剪枝的好坏) 总结 猪八戒这个面试很奇怪,我感觉自己所有问题都回答上了,最后还是给我挂了。可能就是拿我