《浙江大华》专题

0824 面试感觉良好，但是感觉答得一般，有很多东西太久没接触了，不大会了。面试官没有开摄像头，会不会是 KPI 啊 没有手撕，全八股，下面是一些问题关键词，没有分先后顺序 1.自我介绍 2.Java： - 重载、重写的区别 - final - hashmap - concurrenthashmap - AQS，我讲了 ReentrantLock 的非公平锁和公平锁，但感觉讲的有点磕磕巴巴的。 -

mapreduce中有哪些排序 yarn的事件驱动 hbase写热点问题 建表时怎么指定空region spark sql中dataframe怎么把表中的字段提取出来 hive怎么提取出来 yarn中的container怎么实现 写一个sql，学生不同学科的得分排名前三 手写单例模式，策略模式，工厂模式，并描述在什么场景下使用，口述一下装饰者模式 arraylist和linkedlist的区别，什

hdfs读写流程 spark内存管理 项目中遇到的问题，怎么解决的 项目中都有哪些表 怎么处理缓慢变化维 拉链表怎么做，开链闭链怎么 数仓和数据湖 维度建模，星型模型，雪花模型 数据倾斜，小表join小表，大表join大表 遇到过的数据倾斜，怎么做的 手撕，二叉树中序遍历，非递归写法

时长28min 自我介绍 问了问我本科（因为我本科城市轨道交通运营管理）跟计算机相差比较远 项目收获 负责了什么 遇见了什么困难，怎么解决的 对未来的规划 最近在学什么东西 讲一讲你学到的 用过什么数据库 怎么了解讯飞的 反问 什么部门 培养机制 总结:没啥技术问题，感觉面试官应该是管理层。 真心许愿hr面 #科大讯飞求职进展汇总# #科大讯飞信息集散地# #我发现了面试通关密码#

数据倾斜问题 写个sql吧 再写一个sql吧， 写挺好啊，在写一个吧 这些你是练习过原题吗，在写一个sql吧 说一下数仓的分层，每层干了什么事？ 说一下归并排序的过程 xgboost原理 线性回归，逻辑回归 聚类了解吗 说一下spark怎么实现map join

本人只做点业务数据sft, 做的更加偏向于粗糙业务，直接被拷打麻了，望佬看到可以给我指点一下 1. 现在有一个非常完备的sft指令集，你只能选择1w条，你如何选择数据来使模型的能力更加提升+完备？ 2.我们知道sft的时候尽量不要注入知识给模型，因为只希望sft可以提升模型的指令遵循的知识，注入知识的话，可能会导致后面使用的时候模型容易出现幻觉，那我们怎么确保自己选择的这1w条数据没注入知识给模型

主要内容：1.少用@Transactional注解,2.将查询(select)方法放到事务外,3.事务中避免远程调用,4.事务中避免一次性处理太多数据,5.非事务处理,6.异步处理大事务引发的问题:死锁,锁等待,回滚时间长 接口超时,数据库主从延迟,并发情况下数据库连接池被打满 1.@Transactional注解是通过Spring的AOP起作用的,但是如果使用不当,事务功能可能会失效。 2.@Transactional注解一般加在某个业务方法上,会导致整个业务方法都在这个事务中,粒度太大,不好

投的岗位是安全技术开发工程师 选择题14 编程2 选择涉及：超市购物车的设计模式，冒泡选择插入快速排序以及时间空间复杂度、是否稳定 线程，Java、LRU置换、TCP/IP啥的，涉及挺广的 编程：1. 合并区间（leecode原题） 2. 多叉树最大深度（核心算***，但是不会构建多叉树直接G 了） #大疆笔试#

快速实现简单的微信消息，事件响应功能 使用示例： 1. 继承 DKT.WeiXinAPI.Message.* 或者 DKT.WeiXinAPI.Event.* 中需要的事件或者消息类型，override Reply()方法,返回消息进行逻辑实现。  下面是一个订阅事件的逻辑片段 namespace DKT.WeiXin.Service { public class Welcome : DKT.We

一个具有立体阴影的通用放大镜视图，可对手指触摸位置处局部放大，效果与iOS自身的文本编辑框放大镜相同。支持自动避让，以动画效果跳转。   功能特性： 圆形放大镜，右下角带阴影（区别于另一项目，官方版本也没阴影），放大显示触摸位置的视图内容。 两种自动走位：实时跟随触摸位置、固定在左上角（触摸离得近时自动避让，以动画效果避让）。 可指定放大倍数，默认是1.5倍。 快速触摸时不显示放大镜，持续触摸超过

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实现动态改变WebView加载的网页的字体大小。 [Code4App.com]

实现两个两个效果，一个是仿照“过日子”进入子页效果，以及拖动UIScrollView放大图片效果。 [Code4App.com]

中国电子技术标准化研究院（大模型方向） 1.自我介绍 2.了解rag吗？简单介绍一下 3.Rag流程是什么？ 4.做过微调吗？怎么做的？ 5.大模型训练的超参数是怎么选的？学习率是什么？一般设置为多少？ 6.Lora和qlora的区别？ 7.训练时的pt是什么？（不记得是不是pt，这个真不知道） 8.情景题：假如有一万个PDF文档，要做垂直领域的大模型，用什么方法？具体怎么做？（我觉得可能是公司的

面试岗位：大疆运营 面试形式：视频会议 面试流程：相互自我介绍 面试时间：20分钟左右 1、自我介绍 2、你为什么选择大疆？ 3、你对大疆该岗位的理解，你的优势是？ 4、说说你所了解的平台的流量机制 5、如何判断你的作品可以成为爆款？ 6、你觉得应该关注哪些数据？为什么？ 7、你的这个作品是否有几率成为爆款的数据分析的依据和来源分别是？ 8、反问 #运营面经#