《神策数据校招后端面经》专题

一面 1h - [ ] static关键字 - [ ] 虚函数怎么实现，虚表存在哪里 - [ ] 多继承中的虚函数表结构 - [ ] 两个父类如果同名的虚函数怎么办 - [ ] 内存对齐是什么，规则是什么 - [ ] 怎么自定义规则，什么时候需要自定义 - [ ] 进程的内存分布 - [ ] 虚拟地址是什么，怎么映射成物理地址 - [ ] vector的内存管理 - [ ] vector的扩容机制

9.15 投递 9.17 笔试 9.22 一面（群面，提前一天给题目，第二天分组讨论，汇报结果） 10.18 二面 1h 寄 面试官1 英文部分：自我介绍，为什么选前端（项目经历+兴趣），实际项目中用到react哪些地方（没有），实习项目如何使用组件开发（根据实体属性定义对应找到组件，加载到页面中） https，用到几种加密 学过什么课程，哪些比较好，动态规划的理解，和贪心的区别，分别用在什么场景

10.18 投递 11.11 笔试（5+2附加题） 11.17 一面 寄 业务介绍（web应用和vscode插件），自我介绍，项目介绍 和前端相关的经历，什么时候开始学前端 字符串编码方式，中文字符编码方式，给14w+个字符编码需要多少字节 从word中复制文字到微信发生了什么，进程通信方法，共享内存系统，共享内存区域谁来管理，什么时候释放 堆排序，查找最大值的时间复杂度，取出最大值后合并堆怎么实

问题们： 介绍一下项目。我介绍了一个后台系统，问了鉴权和axios请求拦截封装。 算法写过没，写过哪些？数组了解吗？怎么存储更新呢（和内存结合起来说）。 node.js -> 了解不？我说node了解少，更多的知道怎么用，就没再问了。 线程和进程了解不？区别是啥？ es5 和 es6 的类的区别。 js 异步历史聊一下。 node 的 generator知道吗？ 变量提升，作用域，给了一个题让说。

之前发了两次面试邀请，但点进去都约满了，这次终于手速到…… 大概40min，常见八股为主 css上中下布局，中间自适应，绝对定位 你知道哪些选择器 let，var，const 数组foreach方法和map方法的区别 vue组件通信，你项目中用了哪些，eventBus的缺点 项目，路由权限控制，性能优化（打包后的js文件体积过大怎么处理），你遇到的困难（说了跨域和前端加密） 实习，项目开发的流程

之前发过一遍，但不小心删了🤣 3.21 一面 1. JS数据类型，如何判断 2. 垃圾回收、V8垃圾回收、新生代和老生代的特点 3. 进程和线程 4. 并行与并发 5. 多线程安全问题 6. 输入url后的过程 7. tcp和udp 8. http3.0 9. 冒泡 10. 事件委托 11. 手写instanceof 12. 继承 13. 事件循环、代码输出 14. flex 15. 垂直居中

面试官: 1.前端基础(html+css) 2.网络基础 3.问一些项目经验相关的 4.笔试题 面试开始: 你是怎么学习前端的? 卡卡巴巴,让面试官觉逻辑不清晰,沟通能力不强 一、网络部分 1.cookie的相关字段 提到httponly是跨站脚本攻击吗? 面试官:你知道什么就说什么不确定就说不知道 2.csrf又是什么?为什么cookie的httponly字段是防止跨站脚本攻击? 3.cooki

电话面试，时间很长，一个多小时 vue路由的原理 实现一个轮播图，怎么判断是慢慢的划还是快速的划（效果不同） 怎么实现一个table冻结 实现动画 requestAnimationFrame 怎么取消 问的很杂，都是场景题，很多记不清了 手写： 实现一个 animate 方法 能够驱动元素动画 实现一个简单的模板渲染

#软件开发笔面经#

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base 深圳 智能办公平台部 时间线： 07-18 一面 07-23 二面 07-27 三面 至今无后续 🤡，但是招聘官网上仍处于面试状态，没有共享中，希望有个好结果🙏 一面 面试官介绍面试流程: 实习内容阐述、项目技术难点问答、基础技术知识、简单手写 自我介绍 实习经历深挖：以下大部分问题均是因为简历上有提及 electron 唤起新窗口的实现（这里最开始没听懂想问什么, 后面意识到可以从

秋招季即将到来，发一下本该去年发的面经，供大家参考，预祝大家秋招顺利！ 一面 自我介绍 盒模型构成、宽高由什么决定 说说BFC 主轴上如何实现等间距布局 如何让内部元素动态填满整个盒子 js中的数据类型 原生获取DOM节点的API 对this的理解 箭头函数有没有this es6新特性的理解 vue生命周期 浏览器渲染页面的流程 css有哪些选择器 css如何实现上下左右中间布局 h5本地存储的形

自我介绍 自己从简历上选一个与数据分析、建模有关的项目讲 （第一个项目：） 刚刚说到这是一个比赛，是kaggle的比赛吗 为什么选用XGBoost（隐含考察点：模型的使用场景） 提到样本倾斜的问题，应该怎么解决样本不均匀 （第二个项目：） 是直接用数据集里的特征进行建模（应该是想问有没有特征筛选） 有哪些特征筛选的方法 （实习）两份实习分别做什么 （知识点）有没有学过因果推断的课程或做过相关项目

首先说一下面试感受，一共三个面试官，全程20多分钟，问问题主要从业务的层面上 问题汇总： 1、自我介绍 2、说一下比赛的项目 3、BERT的具体原理？ 4、说一下chinese-wwm-bert模型的改进？ 5、说一下roberta为什么去除掉NSP任务？ 6、比赛赛题的业务场景？一直问为什么这么做，能用来做什么？（我有点杠。。。） 7、现在有文本、图片、数值的数据你来怎么处理？ 反问：     

产品侧的数分，主要围绕互联网产品相关分析展开。 一面，3月17日，40分钟 1. 自我介绍。 2. 实习中某一个数据指标体系具体怎么搭的，每个板块具体用了什么指标？ 3. 最常用的APP是哪个？答了B站，后面的问题全是围绕B站进行讨论。 3.1 觉得B站有什么问题？ 3.2 针对提的问题问，这种情况要怎么解决？具体怎么实施？可以用哪些数据指标？之后如何评估问题是否得到解决？ 3.3 假设B站搞直播