《tplink深圳软开》专题

本书将全面介绍深度学习从模型构造到模型训练的方方面面，以及它们在计算机视觉和自然语言处理中的应用。Github 地址：https://github.com/d2l-ai/d2l-zh

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函数基础 什么是函数？ 实现特定功能的 n 条语句的封装体 只有函数是可以执行的，其它类型的数据不能执行 为什么要用函数？ 提高代码复用 便于阅读交流 如何定义函数？ 函数声明 表达式 function fn1 () { //函数声明 console.log('fn1()') } var fn2 = function () { //表达式 console.log('fn2()') } 如

什么是对象？ 多个数据的封装体 用来保存多个数据的容器 一个对象代表现实中的一个事务 为什么要用对象？ 统一管理多个数据 对象的组成 属性 属性名：字符串，但是在写的时候可以不加引号" " 属性值：任意 方法：一种特别的属性，属性值是函数 如何访问对象内部数据？ .属性名：编码简单，有时不能用 ['属性名']：编码麻烦，能通用 var p = { name: 'Tom', age: 1

我们已经涵盖了大部分的基础知识 - 现在是时候深入底层原理了！Vue 最显著的特性之一便是不太引人注意的响应式系统(reactivity system)。模型层(model)只是普通 JavaScript 对象，修改它则更新视图(view)。这会让状态管理变得非常简单且直观，不过理解它的工作原理以避免一些常见的问题也是很重要的。在本节中，我们将开始深入挖掘 Vue 响应式系统的底层细节。 如何追踪

9.23 速通一面、二面和hr面，10.9 意向 一面 50min 1. 有没有什么特别的要介绍的吗？（我是菜鸡，没亮点，直接说没有） 2. 只会Go吗？Go有没有看过里面的源码实现 3. for range 中赋值的变量，这个变量指向的是真实的地址吗，还是临时变量 4. 如果在for range里面有一个函数，这个函数需要传一个指针，这时候应该怎么写？ 5. 这时候会进行拷贝吗 6. 有用过go

大概40分钟，项目+场景，无八股，无手撕。 个人觉得其实面试官挺会引导的，虽然不妨碍我g 1自我介绍 2深挖项目，但是也没挖八股，主要是探讨项目的一些点，以及问到了我没想到的点还，说我后面可以继续做 3两个场景题： 52张牌，怎么洗得更乱？（反问 说是网上有一种洗牌的完美乱的算法，不过也不是指望我们能说出来，只是考察思路 一个网站，敏感词汇需要替换，有什么办法解决？会根据你的回答继续追问。

短短的写一个深信服一面的面经记录下。无领导小组讨论，首先是轮流自我介绍，一组大概有12个人，分成两队各自讨论，问题是有20w的资金，选择赞助哪些项目以获得更高的企业形象。基本都是排序问题。因为面试的时候研究生和本科生是同一组的，恰巧我一个队只有我一个研究生，本身是没打算当leader的，只想简单的提一下建议，因为在前面自我介绍环节中其他同学的经历是相当丰富。不过在进入正式讨论以后，发现队内确实缺少

岗位Java开发。广州线下面试。下午两点五十开始，出地铁站骑车到面试的地方两公里，已经快中暑了。 一面： 1、自我介绍。 2、介绍项目。开始battle项目中的计网部分。 一面就二十来分钟，无八股，全项目。 二面： 1、自我介绍。 2、介绍实习。实习做的东西是用来干嘛的，不要只讲自己做的部分，从整体来讲。讲完整体再讲自己负责的部分，为什么要这么做，场景是啥，提供给什么客户使用？ 3、开放问题。讲讲

线上面的，一天过去了没动静，是不是🐔了啊😂 问题主要就是： 自我介绍 然后讲自己怎么自学的网安 讲简历上的补天src项目 问log4j和weblogic 等的漏洞原理，就回答了一个log4j 问为啥没实习，没参加护网？没赶上护网时间 复现过最近的护网0day没有。了解过，准备找工作还没来得及复现，复现过wps的忘了讲😓 了解网安岗位工作吗，我简单讲了一下 介意去比较偏的地方上班吗，有点介意

前言：以前一直用的另一个oj来记录自己的求职，结果它说我涉嫌广告，把我删了。。。 9.16六点过就出发去酒店了，9点钟到了第一个面试。 由于有部分同学还在面试，我就大概说下流程 一面： 自我介绍 简单语言基础，大概几分钟问完 场景题（主要基于你八股的回答，引申场景。这部分蛮赞的，学到很多） 手撕算法（面试官会假装不懂，然后让你给他解释清楚。做完之后，他会基于这道题让你完成其他的功能） 反问 二面：

9月7日 群面，2024届秋招第一次群面，有点紧张 目前流程：测评➡️笔试➡️群面（腾讯会议） 1. 自我介绍 10位同学，1位面试官。谁准备好了谁就来，没有顺序。 2. 开放性题目 假设你是区长，动物园旁边有一大片空地待开发，选择5项设施并排序，使经济收益最大化，丰富居民的日常生活。 ①餐厅 ②便利店 ③酒吧 ④大型超市 ⑤停车场 ⑥地铁/公交车站 ⑦派出所 ⑧银行 ⑨旅馆 ...... 看题目

一面 深挖实习项目，问了算法的idea产生以及部署落地后的效果，最后问进一步改进方法 二面 第一部分考察对NeRF整个领域的了解，介绍了十多个下游领域方向代表的论文并说明优缺点；第二部分针对NeRF问我关注什么样的改进以及重点看哪方面的创新点，之后对NeRF+SDF的表面表达原理细节以及公式提问，接着问实习项目的创新点；第三部分针对他们业务中存在的问题问我有哪些方法或者建议；最后一部分简单过了鼠鼠

简介：Attention机制是一种用于加强神经网络在处理序列数据中关注重要部分的机制。在处理长序列时，RNN可能难以捕捉到序列中不同部分的重要程度，导致信息传递不够高效。而Attention机制允许网络根据当前输入和其他位置的信息，动态地调整各个位置的权重，使得模型可以有选择地关注不同部分的输入。Transformer是一种基于Attention机制的神经网络架构，由著名且经典的"Attentio

- 自我介绍 - 实习期间做了什么？遇到什么问题是符合解决的？ - 实际开发中有没有使用什么方式去优化数据库查询？ - MySQL中索引的数据结构是什么？ - MySQL中索引条件？什么场景下创建 小数据量不建立 频繁更新的字段不建立 经常需要用于查询的字段上建立 - 回表了解吗？是什么 - SELECT 查询中查询非主键字段一定会发生回表吗？ 不一定，因为还有索引覆盖的情况 - 数据库主从了解吗