《联通》专题

一面见上一篇帖子 base深圳，后台开发岗，长沙线下酒店二面+hr面 二位面试官，技术+hr，30min 技术面试官看起来像是主管，只问了两三个技术问题，其他问题比较宽泛。 围绕以下问题展开： 自我介绍 为什么转码？ 作为非科班，认为自己有什么优势？（开始瞎扯） 你从非科班转到计算机赛道做哪些努力？ 学了哪些计算机课程？ 掌握哪些编程语言？ 实习是自己找的还是学校安排的？ 在实习中做的能够体现自己

专业面，提前一个星期通知要准备ppt 内容要包括包括自我介绍，项目经历，个人未来发展，面试提问 4面1，其中一个是联影研发部副总裁 讲完ppt后问了每个面试官我问了我两三个问题 发了几篇文章？ 课题是自己做的还是跟别人合作的？具体心得体会？ 你所做的课题，你的这个发现市场有多大？ 明年有没有毕不了业的风险？ 然后面试官回答了我问题说公司是mentor制，导师一对一带新人，然后他们目前跟GPS的差距

聊项目 linux命令 有一个很大的文件 检索关键字符并列出前后几行 关键字符有很多呢？ docker部署 nginx反向代理是否用到？ reentranlock 公平锁 or 非公平锁 mysql索引 对jvm了解 垃圾回收机制 各种回收算法 spring 多个对象 如何实现单例 spring和springboot特性区别 用过哪些注解 mq消息队列 自己实现的阻塞队列

1. 自我介绍 2. 实习中后端微服务做了什么 3. 除了 JS 还熟悉什么其他的语言 4. 刷算法用什么语言 5. React 和 Vue 实现原理和使用上的区别 6. React Diff 过程 7. 新项目 React 和 Vue 技术选型 8. 项目做过哪些性能优化 9. 线程和进程的区别 10. React 组件传参 11. React 生命周期钩子函数 12. 聊聊项目 13. 聊聊闭

#2023秋招##联想##联想求职进展汇总# 8.15 一面 8.21 下午电话约二面，询问我22号哪个时间段有空（非常人性化），按照优先级给了13:00-14:00、17:00-18:00和16:00-17:00三个时间段，没想到联想面试官竟然同意中午13:00面试。点赞！！！非常感谢面试官牺牲午休时间。 8.22 中午13点面试 1.自我介绍，询问基本情况 2.项目介绍 3.介绍项目亮点 4.

8.22开放 8.31投 Java-软件部 9.9测评 北森三部分、性格测评（四个选项中选最符合和最不符合的性格描述）x51 9.9笔试 阿里巴巴控股集团秋季2024届校园招聘在线笔试-工程-0909 牛客 2h 单选x8 多选x7（操作系统、数据库、linux、算法、数据结构、计网）、编程x3（排序 100%、思维 90%、滑动窗口 ） 小红喜欢喝橙汁，现在有杯橙汁饮料，橙汁饮料由水和橙汁组成。

一面经历 首先要自我介绍，用了一分钟左右，因为是视频面试，所以提前准备好照着读就OK，有需要的话之后我再分享一下模版（优势和岗位的匹配度很重要）。 工作流程是怎样的，基本上把自己的工作流程讲一下就好了，总共有几部分，自己负责哪部分。 让我看了联想服务的小程序，问我可以优化的点，我当时就比较懵，不知怎么回答，如果工作经验有的话还是可以说出几点的，这是面试过程中回答不好的一点，所以面试完做了一个小复盘

联想内部新组建的一个小组，工作职责是负责tob的网站设计。两个面试官，不是设计从业者，问问题的速度很快，在面试的时候不怎么看作品集，注重web经验，要懂一些交互知识。 面试问题： 1.自我介绍（面试官没看作品集和简历） 2.工作经历 3.web设计尺寸 4.你在做移动界面的时候用多大字 5.双平台设计差异 6.会针对不同系统做不同的设计么 7.设计规范异同 8.喜欢的设计师 9.喜欢的软件 10.

电话面试，二十分钟 自我介绍+深挖项目 了不了解xx网络 解决过拟合 解决样本不平衡 对比度 pca 正则化 快排 反问 第一次电话面试很紧张，回答问题有点结结巴巴的 但是面试官很温柔，也特别有耐心！ 真的很爱

一面（08.27 30min） 电话面试，是个很温柔的姐姐，基本上围绕着简历上问的，面完说约大概下周二或周三进行二面。 1. 自我介绍 2. 实习/项目 两个项目内容 在寒武纪的实习经历 3. 反问 反问知道目前部门是做助听器的，而我读研期间是做听诊器相关算法的，工作还是蛮匹配的。 二面（08.31 30min） 腾讯视频面试，记错了时间打电话重新协调了一下（很是感动），面试官是个很温柔的姐姐，问

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

今天上午面完的，下午抽空写个面经 1.HR对实习经历和项目经历深挖 2.你对亿联了解多少 3.你对售前了解多少 4.工作室经历和之前的大创新经历（根据简历问） 5.问下你的职业发展规划，为啥想做售前 6.问为啥不去干技术 面试体验挺好的，面试官很负责，也没有给很大的压力，下周二面 ps：准备的有点仓促 #亿联网络春招##亿联面试分享##亿联##亿联网络内推##亿联网络#

1. 没有准备英文自我介绍（沉默一段时间以后...自己先笑了出来...），最后用中文说的 2. 项目遇到的最大问题，怎么解决的，最后的效果是什么 3. 为什么转专业 4. 研究生期间学过哪些课程（特别提到有没有学过计网） 5. 期望薪资 6. 是哪里的人 7. 期望的工作地点 准备的问题没有问....

简介 使用弱分类器的增强级联包括两个主要阶段：训练阶段和检测阶段。对象检测教程中介绍了使用基于HAAR或LBP模型的检测阶段。本文档概述了训练自己的弱分类器的级联所需的功能。当前指南将逐步完成所有不同阶段：收集训练数据，准备训练数据并执行实际模型训练。 为了支持本教程，将使用几个官方的OpenCV应用程序：opencv_createsamples，opencv_annotation，opencv_

java后台开发，base成都，实时更新，攒攒人品 6.13一面 20min 主要问个人情况和java基础 奖学金，是否保研，有无实习经历 简单介绍下项目背景 Object类有什么方法 hashcode()，equals()，什么情况会去重写这两个方法 hashmap,查询时间复杂度,哈希碰撞,红黑树 二叉树的遍历方式 队列和栈 list接口,arraylist和linkedlist,线程安全吗,