面试时间:2022年11月16日 下午16:00 面试形式:腾讯会议视频面试(10人群面) 面试时长:20分钟左右 面试问题: 自我介绍 (10人轮流介绍) 随机选人提问(问了4个人)、 问我的问题是:介绍一下自己的项目,反问是JAVA还是论文相关,面试官说都介绍一下 面试结果:收到二面通知#北京银行西安灾备中心#
只有一面,面试形式为多个面试官对5个应聘者,主要是自我介绍,然后面试官对每个应聘者进行提问。 面试官只问我为什么20岁才上大学,问了其他应聘者的实习经历和项目经历,有一个应聘者甚至没被提问,没见过这么离谱的面试。。。
2022-11-07 业务一面(30min): 1、介绍一下你自己? 2、JVM的内存回收机制是怎样的? 3、java中有哪些方式可以实现多线程?有哪些常见的线程池? 4、有哪些比较常见的集合类?线程安全的有哪些? 5、Spring MVC中怎么实现分页查询?如果用mybatis实现,可以用什么插件实现? (我回答的可以用mybatis plus的分页工具) 6、有哪些场景会导致SQL的索引失效?
一共8min,超级快。。。感觉有点凉hhh 腾讯会议需要开视频,拿着身份证验证是本人。 1.自我介绍1min 2.情景题:请结合数字技术,就如何有效升级银行贷款的风险控制效力,谈谈技术思路。 3.你打算考研吗? 4.为什么不继续读研? 5.是哪儿人? 6.现在有offer吗? 7.有没有思考过为什么现在还没有offer呢?(这道题面试官只是带了一句,后面也换了个话题,没让我回答
时间很紧,基本没技术题 1、60分钟 60道行测(言语理解20,数量计算10,逻辑判断15,资料分析3*5)做不完,应该倒着做的 2、20分钟 25道英语(单选题25+3篇15道英语阅读)来不及细看 3、40分钟 45道综合(金融知识20、财会知识10、金融科技知识5、时政5、邮储知识5)有时间但不会,不知道GDP怎么算...邮储知识可以看这个邮储银行 #我的实习求职记录#
我投的是基础技术中心的测开,11月4日发邮件通知11月7日至11日之间面试。邮件里没有具体面试安排,只是让加微信群说后续通知都在微信里。8号晚上在微信群的共享文档里确认了9号的面试时间,面试用的是小鱼易连。 面试官只有一个人。首先自我介绍,然后问了一下意向城市。工作地点是在厦门,然而我在简历中写的意向工作地点是北京、上海。 问一下用什么语言,然后简单问了一下基础。 问会不会Linux,问了进程通信
十分钟,好快啊,三个面试官 1. 从哪个渠道了解投递的公司,对公司的事业群有什么了解 2. vue框架的特点 3. 跨域问题 4. vue的生命周期 5. 为什么选择前端,以后想从事的方向 6. 六级成绩
1、Glide 2、http和https 3、view绘制流程 4、TCP/UDP 5、Handler和AsyncTask 6、TCP\UDP 7、MVP 8、Retrofit 9、AsyncTask Handler 挂了
一些测试相关题目,Java基本类型,Linux的一些命令 编程题一个优惠券应用场景,编写测试用例? 一个求和string里的数字,用c写了😅 一个检查代码错误,最后一个public static int divide()有点不确定public对不对
Java开发,base北京朝阳区,15min 1自我介绍 2项目相关 3Java集合相关 4Redis中的数据类型 5三次握手四次挥手 6懒汉式与饿汉式 7MySQL中索引失效的场景 8v—model的作用 剩下的不太记得了,问题都比较基础。 9反问 有没有准备去这里的友友交流一下
在学习进程信息之前,我们需要知道一些东西,比如 - 什么是进程? 进程是一个正在执行的程序。 什么是程序? 程序是一个包含进程信息的文件,以及在运行时如何构建它。 当你开始执行程序时,它被加载到RAM中并开始执行。 每个进程都用唯一的正整数来标识,称为进程标识符,或者简称PID(进程标识号)。 内核通常将进程ID限制为32767,这是可配置的。 当进程ID达到此限制时,将再次重置,即在系统进程范围
在本节中,我们将讨论使用Whois Lookup,Netcraft和Robtex收集客户信息的各种技术。然后,我们将看到如何通过定位该服务器上托管的网站来攻击服务器。在信息收集部分,我们将了解子域以及它们如何对执行攻击有用。稍后在目标系统上查找文件以收集一些信息并分析该数据。 现在,我们将在开始尝试利用之前收集信息。因此,我们将尽可能多地收集有关目标IP,网站上使用的技术,域名信息,使用哪种编程语
我正试图让我的不和谐机器人对人们的信息做出反应。例如,如果有人说“欢迎”,机器人会对他们的消息做出反应,因为它有“欢迎”这个词,我也会设置这个关键词。我知道如何让机器人用响应来回复消息,但不是反应。
本文向大家介绍信息增益相关面试题,主要包含被问及信息增益时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 特征A对训练数据集D的信息增益g(D,A) = H(D) - H(D|A) 由于特征A而使得对数据集D的分类的不确定性减少的程度。信息增益大的特征具有更强的分类能力。
获取网络状态接口 wx.getNetworkType({ success: function (res) { var networkType = res.networkType; // 返回网络类型2g,3g,4g,wifi } });