《大疆》专题

5% 88.9% 100% 第一题替换字母，第二题解方程，第三题dp 😅第一题要自己输入规范样例，直接不写了 #科大讯飞信息集散地#

总结,1h的面试把我面的满头大汗,小姐姐声音很温柔,人很好,就是我太菜(*￣︶￣) 1.自我介绍 2.Java中的继承和多态 接口和抽象类的区别 StringBuffer和StringBuilder的区别 String为什么不能拆分 3.error和exception的区别 怎么处理exception 4.什么是泛型 泛型的作用 泛型的使用方式有哪几种(答得模棱两可) 5.HashMap的遍历方式

ps：思路供大家参考，有更好的思路也欢迎评论区分享。 第一题： 思路：因为题目有条件限制，所以不用做第一个和最后一个的特殊处理，前后数组排序 public class Main01 { public static void main(String[] args) { Scanner scanner = new Scanner(System.in); int

一面 30min 问nlp基础知识与大模型方面相关的 二面20min 闲聊 hr面30min 问工作地点和意向

自我介绍 手撕，股票最大利润 sql 成绩排名三 数仓分层 数据倾斜 遇到的问题 为什么要分层 分析了哪些指标 介绍一下spark 介绍一下hadoop 介绍一下hbase 反问 不知道哪的问题，又凉了面了这么多0offer

一直都看大佬的面经学习，也写点面经回馈一下。 0822 一面 自我介绍 依次介绍项目 这块还是得重视，写在简历上的每个字都要烂熟于心 特别是小吹牛的部分。 C++相关 1.指针和引用的区别，引用和指针的自增自减有什么区别？sizeof指针和sizeof引用有什么区别？ 2.指针常量和常量指针区别？ 3.函数重写和重载有什么区别？ 4.父类、子类和成员对象的析构顺序？ 5.Vector末端插值和中间

⭐一面 没有一丝丝防备，上课一半电话就打过来了，是个小姐姐 自我介绍 技术栈（vue2 vue3简单做过项目 react只是简单学过） vue2随便挑一个底层原理来讲讲（选了响应式，详细地讲了一遍） 说说vue3的响应式原理，做一下对比（vue3的还不是很熟，只说了通过proxy实现，能弥补vue2中删除和通过key添加属性不能触发响应式的缺陷，深层原理没有了解） 打包工具了解哪些（webpack

#写面经攒人品# 群面 半结构化面试 整个流程20分钟左右 1、轮流30s自我介绍 2、面试官问一些非专业问题 3、另一个面试官根据简历问一两个专业性的问题，都比较简单 4、结束

Golang服务端 9.13 60min 拷打实习经历 Gin框架里的中间件是什么意思？有没有实际使用过他的中间件，怎么使用的？ Gin里面的C.Next是什么意思？ go里的Context是什么？协程并发控制。 哪些场景会导致channel的panic？ 说了两个 TCP是哪层协议？还有哪些在传输层？ TCP和UDP的使用场景？ HTTP是哪一层协议？ 基于什么协议的？ HTTP3.0 HTTP

主要内容：1.什么是 Redis 大 key,2.大 key 会造成什么问题,3.如何找到大 key,4.如何删除大 key什么是 Redis 大 key 大 key 会造成什么问题 如何找到大 key 如何删除大 key 1.什么是 Redis 大 key 大 key 并不是指 key 的值很大，而是 key 对应的 value 很大。 一般而言，下面这两种情况被称为大 key： String 类型的值大于 10 KB； Hash、List、Set、ZSet 类型的元素的个数超过 5000个；

主要内容：1.现有数据存在的问题,2.系统架构1.现有数据存在的问题 1.1 开发数据服务门槛高 数据开发工程师除了开发完数据表外，通常还需要思考如下问题： 数据如何交付：业务通常期望使用数据接口方式来使用数据，而非数据表，这会更加灵活、解耦、高效。数据开发工程师因此需要建立对应的数据服务 服务如何开发：数据服务有多种形式，通常要求开发工程师有微服务知识、服务发现注册、高并发等 权限、可用性问题：开发完数据服务后，需要考虑权限问题，确保数据资

主要内容：1.开源OLAP综述,2.开源数仓解决方案1.开源OLAP综述 如今的开源数据引擎多种多样，不同种类的引擎满足了我们不同的需求。现在ROLAP计算存储一体的数据仓库主要有三种，即StarRocks(DorisDB)，ClickHouse和Apache Doris。应用最广的数据查询系统主要有Druid，Kylin和HBase。MPP引擎主要有Trino，PrestoDB和Impala。这些引擎在行业内有着广泛的应用。 在云资源层，主要有E

主要内容：1.关系,2.区别1.关系 现在，没有什么流行词比大数据和人工智能更常见了。无数的分析家向我们保证，将从根本上重塑我们的日常生活。事实上，对于围绕人工智能和大数据的所有讨论，很少有人提到这两种新兴技术的融合，尤其是在解释人工智能为什么迫切需要大数据以取得成功的时候。 这是人工智能和大数据操作之间的秘密联系，以及这两种新兴趋势将如何主导21世纪。 没有大数据就不能拥有智能机器 在开始描述人工智能和大数据如何一起工作之

#非技术2023笔面经# 1.户籍和Base选择？ 2.你是很坚定的选择一汽大众吗？了解这家公司吗？ 3.为什么要选择一汽大众呢？ 4.你就业的意向单位都是车企吗？· 5.你现在手里有 offer 吗？什么公司和进度？ 6.车企面试有哪些？ 7.你投了很多互联网的公司，再就是我们公司，那如果都给你递了offer的话，你会怎么选择？ 8.为什么是团员但没有加入党组织？ 9.大学绩点？ 10.介绍一下

我一定是脑子进水了 投算法公司的算法岗 短短二十分钟的面试我要用一生去治愈 1.先简单自我介绍 2.介绍最有成就的项目，中间会打断你问一些细节，然后问你网络结构，算法原理 3.问你简历上其他项目（我的项目涉及到DGNN，问我DGNN原理） 4.xgboost和adaboost区别，xgboost实现的原理是什么 5.知道transformer吗 6.知道隐马尔可夫模型吗 7.知道端到端吗 8.手撕