1、 自我介绍 2、 实习、项目 3、 ViewModel;为什么ViewModel有自己的生命周期 4、 Hashmap底层;再哈希具体方法,为什么再哈希可以减少哈希冲突;扩容机制;负载因子为什么选择0.75(回答太小浪费空间,太大哈希冲突太多,提问这原理也适用于0.5/0.8等,具体为什么选择0.75,答不上来) 5、 开放题:两台电梯,一个上升按钮,一个下降按钮,设计面向对象(继承、封装等等
上个月经历了科大讯飞的两轮面试,问了不少东西的区别,我没有去比较过一些概念,只能单个的讲,然后按我的理解总结了一下,不少地方没有答全,科大讯飞会问你的源码部分,熟悉的话肯定是个加分项,后面面试的同学可以注意一下。 一面+二面 String与StringBuffer有什么区别,各自的适用场景 面向对象与面向过程 JVM的内存结构 引用有哪些,有何区别 HashMap原理,它是是线程安全的吗?为什么?
本文向大家介绍Windows控制面板命令大全,包括了Windows控制面板命令大全的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 控制面板命令使用 control.exe sysdm.cpl 将打开系统属性小程序 Access.cpl:辅助功能选项 Appwiz.cpl:添加/删除程序 Desk.cpl:显示 Fax.cpl:传真向导 Hdwwiz.cpl:添加/删除硬件 Intl.cpl:区域语言选项
30左右的一位前辈 25min 自我介绍 为什么选择大数据这个方向 从想要计算的效果,各方面使用的组件,还有最后的结果来介绍下项目 为什么用ES 项目难点说一下 说一下你是怎么理解Spark 的 说一下Java 多线程 Java 讲一下锁机制,说一下读写锁的实现原理 JVM 垃圾回收机制讲一下 反问 业务场景? 主要的难点? #海康威视##大数据开发工程师#
30min 自我介绍 项目介绍 项目难点介绍 hadoop组件有哪些 hdfs简单介绍 hdfs怎么实现高可用,具体 是哪个进程在zk上注册临时节点 hdfs怎么防止脑裂 hdfs写流程,写到一半client发生OOM之后该怎么办,datanode宕机怎么办 怎么实现nn切换,而客户端无感的 Spark提交作业的流程 Executor内存管理,分别存储什么 spark shuffle有哪些,讲一下
35min 1面 自我介绍 排序算法知道哪些 稳定的排序算法有哪几种 mr和spark的区别 bitmap解释一下 bitmap用途有哪些 布隆过滤器的原理 一道dp题,口述思路没想出来。。。 三道业务场景题 30min hr面 常规hr面 vivo流程真快,爱了,九月底开奖 #大数据开发##大数据开发工程师#
1、自我介绍 2、数据仓库为什么要分层,目的是什么 3、DWS层和DWT层是怎样划分的 4、PV和UV分别是什么 5、数据仓库建模的两种形式 6、范式建模中的第三范式的原则 7、维度建模中最常见的建模形式是什么区别是什么 8、如何评判数仓的优劣性 9、MR流程是写的MR程序,还是通过hql 10、用户留存率的计算公式 11、HDFS的写流程 12、MR的底层原理 13、MR
一面 1、自我介绍 2、先问实习内容,实习涉及了实时数仓,细问了一些点 3、再问项目内容,做的是离线数仓 4、离线数仓的数据源有哪些?是怎么收集这些数据的? 5、离线数仓是怎么分层的?分层依据是什么? 6、JVM的内存模型介绍一下 7、说一下你知道的垃圾回收算法 8、MySQL的存储引擎有哪些? 9、做过哪些HiveSQL优化?或者说你了解哪些优化措施? 10、怎么解决数据倾斜问题? 11、有接触
面试官都没开摄像头,然后让我开了。 两个面试官一男一女 1. 先讲讲对索引的理解和概念。 2.出了一道sql题学生成绩表: 学号,姓名,性别,班级,分数 按照分数倒叙,以班级分组,姓名排序 如果 分数相同 并列。 3. 删除表中 学号 为10010的数据: 4.讲讲join 5.python 中的闭包理解 6.split 和 join理解 7.给一个txt文件找出所有大写字母的个数 口述pytho
818 1.自我介绍 2.问实习项目(怎么解决重复点击的问题 3.Mysql索引为什么快 4.c++指针和饮用的区别(不会,我说你问JAVA吧 5.哪些排序是稳定的(归并不是稳定的 6.测试的方法 7.SOFAActs为什么好 8.栈和队列的区别 9.怎么运行线程 10.静态方法和非静态方法的区别 代码:合并有序队列 感觉: 他说一个礼拜之后有结果,拒绝的很明显,我很受伤 #字节跳动##测试开发#
【30min】自己提到推荐领域和数据挖掘领域,直接就问了两个领域比较熟悉的算法有什么,大概介绍一些 不会的: 1. XGB shrinkage 2. FM 算法为什么时间不高 3. 如何将用户之间和物品之间的特征加入协同过滤中(随便说了,特征拼接) 比较明确的问题: 1. 随机森林,提升树的区别 2. 随机森林如何构建?特征采样的好处 场景题 1. 给出手机的BOM结构图,对于预测手机销量和原材料
闲来无聊,发一个加州湾区的DS面经,和国内的面试题差别挺大的。 1.对于下列预测分类任务,AUC是不是评价模型的好指标,为什么?1. 预测一张图片是否显示了一只猫。2. 判断一辆汽车是否存在罕见但非常严重的制造缺陷。 2.您正在建立一个模型来检测一种罕见的属性(称之为 Prop),这种属性只影响不到 0.1% 的网页。您可以使用哪些技术来确保您建立的模型不会偏向于假阴性? 3. Softmax方程
65b最近很累了,问了半天发现是校招的,不是社招的 面试时长:40min 面试内容: * 自我介绍 * 实习介绍 * raft协议 * redis一致性 * AI框架前端 * avl和b+和红黑树 * tcp粘包 * reduce优化 * copy on write * 零拷贝 * 堆查找元素 * 模板结构体 * 智能指针具体使用 * 完美转发和右值 * 协程调度 * sm、block、warp
两个岗位同时约面,进错会议了尴尬 面试时长:50min 面试内容: * 自我介绍 * 实习内容介绍 * 数据并行 * ft框架 * 随机森林 * gbdt * 优化器了解哪些 * bert和gpt * transformer结构 * 线上服务推理如何提高吞吐量 * 手撕:链表加法
一面 spark数据倾斜 实习相关 二面 Sql 找出最长连续子序列(row_number) 算法 二叉树层序遍历 mapreduce运行过程 spark.shuffle.partitions的调参原理 Spark小文件参数 怎么确定reduce的数量 bucket join优化的原理 怎么快速根据spark stage找到对应的代码 主题域划分 事实表怎么建模 数仓建模过程 事务的特性 进程和线