《深信服面经cpp》专题

拷打45分钟，主要拷打两个项目 1.自我介绍 2.拷打第一个项目；巨细，详细问了我论文里的东西，每个部分都让我讲了，包括模型结构、模型训练细节、输入输出、强化学习过程，然后让我详细讲了实验部分，我做的久了有的细节都快忘了😭 3.拷打第二个项目；先让我介绍了项目整体，然后让我介绍一下项目亮点，我就讲了向量库构建和对比解码缓解大模型幻觉，然后他让我详细讲一下对比解码部分；然后又拷打了几个重要的点😭

1.说一下OSI七层模型和TCP/IP五层模型的区别 2.你觉得OSI七层模型和TCP/IP五层模型哪个在工作中用的比较多，为什么 3.在浏览器中输入http:www.baidu.com发生了什么 4.你觉得http存在什么问题 5.你刚刚提到了http交互中不安全，那么你知道什么攻击吗？说一个名字即可 6.请你具体说一下什么是中间人攻击 7.https中使用什么加密方式 8.你刚才提到了对称加密

更新10.21 二面 面经 面试官是性格很利落的小哥，开始之前就给我来了个措手不及，“这场专业面试每个问题会有限时哦，注意把握时间和答案逻辑” 1. 30s自我介绍 吸取了上次的教训，准备了英文自我介绍，好家伙这次是30s，当我厚着脸皮巴拉巴拉完自己的经历后，面试官问我估计用时多久，我说40s吧，他笑了，说是1min29s，一整个尬住…… 不过他说问题不大，就继续了 2. 两个问题，每个限时1mi

太长不看 已经收到感谢信，面试官问专业是算法大为什么投开发（问了好几次）？？非科班为什么选择开发？？感觉面试官有些嫌弃非科班的身份，自己也比较菜>-> 面试 介绍一下项目，自己的职责 研究生的方向 平时如何学习java（面试官这里介意非科班自学java缺少体系学习，学到了后面再问，就说按照计算机学院同学的课表学习，学校的课平时没事也会听一下） java中多态 接口和实现类的区别 重写和重载的异同

今天挑选一篇【腾讯企业微信一面面经】，给大家做讲解分析～ 腾讯部分部门的面试重点还是很典型的，本篇也属于常规套路，考察重点等与我之前发布的统计一致。腾讯专项考察占比分布；另外 Top100题库全中 自产《大厂后端Top100面试题讲解》对本篇面经题目覆盖率：13/13 = 100% 自产《大厂后端Top200面试题讲解》对本篇面经题目覆盖率：13/13 = 100% 感谢这位同学的分享，预祝Off

面试形式：1v1 问题整理： 1.自我介绍 2.体现你领导力的一次经历 3.你愿意成为小组内付出比较多的那一种人吗 4.进入工作后发现岗位并不是非常适合自己，你会怎么做？ 5.为什么不在实习公司转正 6.在印象中经历压力的表现与如何处理的 7.运营管理是轮岗的管培生，如果没有去到想去的城市，会去向领导争取调配到别的城市吗 8.如果一项任务很费精力与时间，没有人愿意去做，但这份工作是由你来组织的，你

本文向大家介绍深度学习调参经验？相关面试题，主要包含被问及深度学习调参经验？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参数初始化，uniform均匀分布初始化，normal高斯分布初始化 数据预处理，进行归一化，有几种常用方法 梯度归一，算出来的梯度除以minibatch size 还有梯度裁剪，限制梯度上限，dropout防过拟合,一般sgd，选择0.1的学习了，衰减型的，激活函数选择relu

代码见nn_overfit.py 优化 Regularization 在前面实现的RELU连接的两层神经网络中，加Regularization进行约束，采用加l2 norm的方法，进行负反馈： 代码实现上，只需要对tf_sgd_relu_nn中train_loss做修改即可： 可以用tf.nn.l2_loss(t)对一个Tensor对象求l2 norm 需要对我们使用的各个W都做这样的计算（参考t

本章到目前为止介绍的循环神经网络只有一个单向的隐藏层，在深度学习应用里，我们通常会用到含有多个隐藏层的循环神经网络，也称作深度循环神经网络。图6.11演示了一个有$L$个隐藏层的深度循环神经网络，每个隐藏状态不断传递至当前层的下一时间步和当前时间步的下一层。 具体来说，在时间步$t$里，设小批量输入$\boldsymbol{X}_t \in \mathbb{R}^{n \times d}$（样本数

      提前一周就收到了#爱立信#的面试通知，但是硬是拖到倒数两天才开始准备，结果华子突然前一天通知和爱立信同一天面试，留下了悔恨的泪水 首先是面试语言，跟HR打电话的时候说是要可能准备一个英文的自我介绍，但是面试的时候面试官也没提语言要求，我就用了中文介绍……不知道会不会有什么不好印象 1. 先做了自我介绍，然后面试官让我介绍更多个人的性格特质方面的东西。 2. 技术面试官没有直接问项目，直

更新，10.21已意向，10.27谈薪，打算写个面经 求问有没有面天翼云base北京信息安全工程师岗位的uu，我的还无二面消息，慌。。。 我感觉整体还好啊。。。 -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

一面 自我介绍 八股文 HTML HTML5新特性 谈谈WebStorage及其区别 CSS 元素的展现形式（块，行内，行内块）及其区别 盒模型 flex布局和常用属性 float布局 除了浮动，跳出文档流的操作 谈谈定位及其差别 说说CSS预处理器 JS 基本数据类型及其分类 如何判断数据类型 this指向 改变this指向的方法并谈谈区别 手写题 防抖 数组去重 Vue Vue2生命周期及其个

一面主要是对着简历问八股，都是很基础的八股1.面向对象三大特性，讲讲多态 2.ArrayList和LinkedList的区别 3.HsahMap和HashTable的区别 4.Mysql事物 5.什么是不可重复读 6.Mysql如何去除表中重复的数据 7.亿级别的数据怎么处理 8.aop和ioc 9.SpringMVC的执行流程 10.resourse和autowired的区别 11.Spring

没有笔试，直接面试，一面问的全是八股，已经答了80%-90%吧，面完之后部门筛选没过。 1、平时做了哪些项目？ 2、实习中你做了哪些工作？ 3、如何实现左边固定宽度，右边自适应？ 4、CSS盒模型有哪些？ 5、如何选择一个列表中的所有偶数项子元素？ 6、什么是行内元素、行内块元素、块级元素？ 7、绝对定位和相对定位的区别？ 8、js中的事件轮询？ 9、js中如何判断数组？ 10、Array.fro

一面是电话面，面了将近20分钟，问的数据结构的东西比较多，项目基本没问。 完全二叉树和满二叉树的区别，如何构建一个大根堆，大根堆底层如何实现的？多线程访问同一个数组如何避免死锁？ 一个不重复的数组，如何取五个不重复的数？（我回答依次取数，他问还有没有别的方法，然后说了内核态暴露给用户态的接口，里面用到了这种调度算法） 归并排序和二分排序给链表排序，时间复杂度，空间复杂度 大小端字节序如何判断？ U