《百度Cpp工程师面经》专题

#24届软开秋招面试经验大赏# 岗位：高性能计算研发工程师 提前批说是免笔试的，不知道问什么我这个岗位发了笔试 笔试题型好像是有单选、多选、填空和编程 一面二面是连着来的 一面 40min 面试流程： 1、介绍项目，问项目 2、说一说C/C++中的内存区是怎么划分的？ 3、说一说new和malloc有什么区别？ 4、给一个场景，计算卷积的时间复杂度 5、vector在内存中是怎么存的？new的ve

八股 线程安全 redis 常用命令 慢 sql 优化 创建索引的原则 B+树为什么查询快 explain 命令 ConcureentHashMap 的实现原理 什么情况用HashMap、ConcureentHashMap 算法 岛屿数量（说思路） 拓扑排序（用 IDEA 写了一个方法） 场景题 一个主任务包含多个子任务，子任务之间是串行的关系，如何实现任务调度的功能 子任务有 wait、runn

时长1小时06分（最开始说好1小时） 1.自我介绍，鼠鼠我哇，又紧张了，嗦不出话，就说了自己是谁，然后比较符合测开，又说了一堆自己有了解一些测试工具，就没了，准备好的自我介绍没背出来！ 2.指针和引用的区别 3.数组指针和指针数组的区别 （我直接说我比较熟悉Python了，对C不太熟，让她赶紧放弃问C，这个时候我的心态已经有点崩了） 4.本地IDE实现int转2进制，我用了位运算做 5.本地IDE

1.自我介绍 2.拷打深度学习基础，拷打Pytorch和Sklearn框架 3.拷打项目流程（我的比赛和项目合起来很多，而且都是我参与量大有很多可以说的，希望面试官没有听的烦） 4.先是询问在Win平台开发还是在Linux平台开发，然后紧接着八股开始：Linux基本命令 5.询问Python了解多少，问是不是和项目里面说的调用深度学习机器学习框架多，我说是（后悔了，应该说还了解一些原理让她多问一点

1.java常用的异常处理机制 2.异常的两个子类 3.项目的日志，日志分哪些级别 4.equals和==的区别 5.简单说一下java的IO流 6.给了一个处理json文件的场景题 7.java中有哪些集合类 8.哪个是线程安全，哪个是线程不安全的(接上一问) 9.线程池有哪些作用 10.java的垃圾回收机制gc 11.mysql场景题，查一个学生表里面学生的总数，查学生表里面姓张的学生，查成

1. 自我介绍 2. 项目嘟嘟嘟 3. CAP（当时脑子抽了说直接不知道） 4. 谈谈虚拟机和容器 5. 对数据库前景的看法（说主要看好ap） 6. 介绍国产数据库（说了一堆，就没说百度的数据库，面试官直接让我打住） 7. 优势劣势。 感觉能让我踩的坑全让我踩了中途还接了两个电话，不了解目标厂的数据库产品...

7.12 投Java岗位 7.13 约面 7.14 Java一面，挂 7.19 被Go岗位捞起来，约面 7.21 Go一面 7.24 约二面 7.25 上午二面 7.25 下午三面 面试进展很快。在牛客上找的内推，Java岗位是12号半夜投的投的，13号上午就电话约了，14号周五晚上开始面，17号工作日上传了面评挂的也很快。Go岗位21号周五晚上面的，24号工作日约了次日的面试，25号上午面完半小

1.自我介绍 说了两句不知道说啥了(悲) 2.要我对自己写的系统登录页面做一个测试用例 这里得整了大概二十分钟 3.测试用例设计方法有哪些 4.具体说说边界值 离点还说错了 5.什么是黑盒测试, 什么是白盒测试 6.具体说说怎么进行自动化测试(怎么使用 selenium 和 junit) 7.性能测试是什么 8.具体说说怎么进行性能测试(LoadRunner) 9.你进行性能测试时注重哪些性能指标

1.自我介绍 2.自己作为产品的优势 3.有做过用户分析方面的吗？ 4.你对于这个岗位的理解？ 5.实习时长、到岗时间 ———————————— 反问：对刚才面试的点评

开始一个周左右，记不太清了，随便写写 部门：推荐质量效能 一面 9.5 1.5h 自我介绍 实习项目 自己的项目 redis持久化 微信发红包测试用例，如何保证数据一致性 sql注入了解吗，如何防范 websocket和http的区别 索引 慢查询如何排查 线程通信的方法 缓存穿透、击穿、雪崩三件套 正则表达式贪婪匹配和非贪婪匹配（没听过，可能看出来我不会，又问我有没有了解过） sql：成绩表，查

做了海笔没ak也约面了 第一个大厂还是很紧张很紧张的 面试官提前了四十分钟进会议室。。。 一上来自我介绍（ppt）面试官当时表现得有点异常惊讶hh 然后介绍完什么都没说直接编辑距离 当时脑海中一直想直接做题就是kpi 然后出了两个bug，思路也不说的不太好 面试官提醒之后才搞完 再接着就是简历深挖，挖到地心了 很多自己没想过的被问了 然后问各种 bn、dropout、不过都是基础的机器学习的东西，

百度上海的岗，做广告推荐的部门 timeline： 8.22 投递 9.1 测评 9.4 一面 9.10 二面 9.12 显示共享中 一面1个小时，基础八股+项目+手撕 1. 自我介绍 2. 介绍clip模型 3. 项目：大模型SFT数据细节，prompt设计方式，介绍cot 4. MLLM了解情况，介绍一些现有模型 5. 介绍lora 6. 一作论文详细介绍 7. 介绍CNN模型，池化的作用 8

一面 自我介绍 论文 自己介绍论文内容（语速偏快了）解耦如何实现是不是端到端，怎么个训练方式怎么用transformer实现的？具体输入输出是怎么做的，如何保证历史帧信息的有效利用。 问的比较深 实习 分类的数据量对比学习优化前，resnet的初始化方式（随机初始化）然后他也比较怀疑，完全随机初始化的权重，用7k的数据可以训练好一个resnet50吗有用到哪些数据增强方式，或者实际的tricks对

1.简历的第一个项目 我做了个简介 2.智能指针 unique和shared区别 shared指针循环了怎么办 现在shared指向一个资源，现在想释放这个资源（大概这个意思）用unique指向这个资源可行吗？或者说用unique指针指向shared资源会有啥变化 3.虚函数 虚函数有啥用怎么用 那类里面把所有普通函数都设置为虚函数可行吗 4.回头问了第一个项目 5.计网线程和进程区别 多个线程竞

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