《蚂蚁笔试》专题

我使用的是JDK 1.7，eclipse 4.2.2、JUnit 4.8.1、ant 1.9.2、windows8 64位**。当我运行build.xml时，所有目标都运行良好，但名称为run的目标运行不佳。 当我使用命令提示符运行生成时，我得到以下错误： buildfile:C:\users\Ashish Rathore\workspace\antexample\build.xml 运行:[ju

我在eclipse中有两个独立的项目：“project”和“pinclude” 项目包括p包括，所以没有以某种方式包括该项目的java文件在我的build.xml内，javac将始终返回错误。 我是怎么做到的。ant/javac中的类文件？我尝试过寻找解决方案，但到目前为止，我只找到了添加jar文件的方法。会创造一个装满所有“夹心”的罐子。类文件解决了我的问题？。 谢谢你的帮助。 注： 我为糟糕的

我有以下蚂蚁任务： 我正在尝试将其转换为渐变，到目前为止，我有以下任务： 另外，我的sourceset定义如下： 在ant编译中，它工作得很好，但在gradle上，它无法识别源集中声明的任何依赖项。还尝试在我的dependencies{}标记上添加依赖项，但仍然不起作用。到处找都找不到解决方案 提前感谢！

一面（技术面）1小时 自我介绍； 介绍一下实习； Flink数据倾斜的原因？ Flink如何保证数据不丢失？ 介绍一下数据流和数仓架构？ 解释一下被压？ 介绍一下CheckPoint机制？ 团队的工作和你的工作？ 什么是AB测试？ 现在的架构是什么？ 如何保证实验层之间的正交？ 产出的核心指标是什么？ 实验的显著性如何计算？ 实验的合规问题？ 合规改造问题的设计思路？ 二面（综合面）45分钟 自我

ArrayList和LInkedList的区别？ 哪种产品会去选择ArrayList或者LinkedList？重点在于产品！！！如何选择 equals方法重写的问题？如果只重写equals方法，不重写hashcode方法会发生什么情况？ java中的线程安全？举一个线程安全的例子（两个线程同时对计数器++，那么肯次数可能超过或者小于100次吗）？解决线程安全有哪些方式？哪里（源码或者实际应用中）用

#非技术2023笔面经# 上周面了蚂蚁的产品暑期实习，昨天check官网发现二面挂了，来整理复盘一下，二面写在下一篇 一面 30min 1.自我介绍 2.简历深挖 面试官在创造压力面氛围，在讲项目经历的过程中经常打断，讲到一半就让我停止，然后问下一个，还会针对经历进行追问，个别问题比较尖锐。 3.是否用过支付宝？最喜欢哪个功能模块？ 我说了蚂蚁森林，然后面试官追问了蚂蚁森林产品的用户痛点是什么、除

#4.17 蚂蚁一面 电话面试，全程八股，难度不大 线性数据结构有哪些，分别什么适用什么情况。 约瑟夫环问题。 二叉树的遍历方式。 数据在网络中传输的过程。（中间穿插问了TCP和UDP的区别） 面向对象的特性。 然后还有一两个问题，忘了。。。 结束之后面试官直接告诉我说让我过了。 听说蚂蚁会比较难，不知道为什么我遇到的这个面试官问的还挺简单的 #4.18 万得一面 boss上聊的某中厂，前面没有笔

#我的实习求职记录# 4.7 1、怎么学习前端 2、介绍项目 3、项目难点 4、怎么进行团队管理 5、团队管理的难点 6、怎么推动需求 7、技术选型为什么选uniapp 8、有没有对比过vue2和vue3的差别 9、你觉得你相对于别人有什么优势和劣势 10、什么时候可以来实习，有哪几个在面试，蚂蚁的offer优先级 面试体验很不错，一小时全在聊我的经历 不过最后还问啥优先级啊，有蚂蚁offer我立

#我的实习求职记录# 4.10 1、你有什么想问的 2、问了业务，转正情况，部门情况 3、为什么要做某个业务 4、和各个负责人怎么接洽的，你们一般谈的是什么 5、你觉得最能拿得出手的项目 6、你的技术路线一般是怎么定的 7、你在技术深度上面有什么拓展 8、反馈：其他都可以，但是技术深度还不够，来蚂蚁是需要学习金融知识的 40分钟，问结果：两周内，感觉凉一半了，只能继续面了，拿个offer是真难啊

虽然问了很久，但是提早就知道是kpi面了... 介绍业务 支付宝-数字化产品部 1.个人自我介绍 2.你认为两段实习经历哪段收获更大一些，详细聊一下 3.你在这个业务提供的商业化价值或者你具体做的是什么 4.印象最深或者效果最明显的策略是什么 5.ks这段实习你的上下游和横向协同的同学分别是谁 6.业务内部与团队同学是怎么协同目标的 7.你怎么理解你们业务现在所处的阶段和面临的问题 8.你认为业务

写面筋，攒一点好运~ 等了两个星期终于等到蚂蚁电话约一面 面试主要在拷打项目， 先自我介绍，然后针对项目问题刨根究底的询问。 除此之外 问了一下对比一下KG + LLM 与 RAG的优劣(好像他们主要也在做KG+LLM) 无算法 反问： 几面？一共有三轮技术面，第二轮会有算法。三面leader面。 业务做啥？垂领大模型构建，KG+LLM P.S. 1. 昨天面试官找我约好时间，结果今天他还迟到了一

面试官很好 是我太菜 问了随机森林 XGboost EM算法 其实很多都是他问我了解什么我说了 再细问我又不清楚 可我没有会的了 面到最后就很尴尬

自我介绍 为什么想做B端产品，如何看待B端前景发展 介绍之前的实习经验、 你认为所在业务中目前遇到的坎有哪些 数据指标是如何计算的，哪些是核心指标，为什么是核心指标 为什么现在做产品 设计导向的产品和产品导向的产品的区别是什么 用三个词形容自己 你的优点和缺点是什么 工作中遇到最困难的事情，困难点在哪里 最喜欢的公司氛围是什么样的 朋友是如何评价你的 反问环节 感觉有一个小时了，面到最后我都不知道

#蚂蚁##实习##暑期实习#一面居然过了我很震惊。二面的话主要还是继续问论文和项目，没有专门问一些八股文，也没有手撕算法。有几个具体的问题。印象比较深的问题如下： 1）说说论文中用到的数据集 baby/sports/clothing 2）说说对论文中所用数据集的处理方法 对数据集没有进行特别深入的处理，开源框架已经把数据集通过统一的特征提取模型弄好了。在统一的特征嵌入之下进行的实验更能证明模型的有

个人背景可以看之前写的腾讯LLM面经 一面/技术面 2024/4/7 晚上19:00-20:00 没有自我介绍，直接让介绍一些工作 介绍了NeurIPS论文 介绍了ICDM论文 问了本科的建模？这属实没想到。。。 着重介绍了快手的实习，面试官说他之前也做过搜广推这块的，所以问得比较详细 图与LLM结合这块了解多吗？说了一些现有的工作 面试官说他们现在在做一些代码生成/理解的东西，问我对这块有没有什