《oc》专题

听去年秋招的学长学姐都说美团对校招生很好，同时也是Java做的很棒的厂，在去年准备实习就很想去到美团，现在上岸了给牛友们分享下面经。 一面 讲一讲栈、队列 二叉树 快速排序及其复杂度 多线程并发控制 死锁条件 OSI七层模型 TCP三次握手 https 四次握手 HashMap底层 反转链表 合并数组 反问 （一面都是些基础的八股文，现在技术发展这么快，底层原理却变动不大，在基础知识投资时间还是很

一面 html 是什么（问蒙了） HTML 是一种超文本标记语言，使用标签网页内容的含义和结构。 页面有哪些组成部分 哪些部分可以用于 SEO 优化 css 是什么（问蒙了） CSS 指的是层叠样式表，描述了如何在屏幕、纸张或其他媒体上显示 HTML 元素 有哪些选择器 类选择器、伪类选择器有什么作用 选择器权重 less 和 scss 有什么区别 less 和 scss 的区别 js 是做什么的

一面 面试体验超棒，一开始挺紧张的，后面就完全放松了 用过哪些 ES6 语法 什么是内存泄漏 SPA 怎么进行 SEO 优化 this 的指向规则 require 和 import 的区别 常见状态码 路由中，hash 模式和 history 模式的实现原理 vdom 的优缺点 为箭头函数绑定 this 是否生效 var 与 let、const 的区别 for in(枚举) 和 for of(迭代

面试官比较准时。 1.自我介绍。 2.js的基本数据类型。 3.数组展平 4.数组去重。 5事件循环（做一题，做错了 6.var let const（做题 7.闭包 8.vue2 v-if v-for 9vue.响应式 10.vuex 还有一些忘记了，经典八股文。面试完，当天晚上oc。有友友知道领雁科技公司怎么样嘛。面试官人挺好的就是对面有点吵。一直让我别紧张。

自我介绍 类组件和函数式组件区别（八股） useCallback和useMemo区别（八股） 讲下React.memo()（八股） useEffect应用场景（八股） 讲下盒模型（八股，不过尴尬了是一个属性忘了） 语义化标签项目中使用了吗 浮动讲下场景和会出现的问题 定位属性讲下（这里面试官提到少说个还有sticky粘性定位） 面试官出来一个场景提，如果没有sticky定位，怎么实现在滚轴小于10

1.先自我介绍。 2.介绍一下你的项目 3.项目中的问题 4.HTML5新增的节点 5.css3的动画 6.js数组求交集 7.反问 还有一些很小的问题，几乎没有八股。面试完过了一会就oc。有友友知道这公司咋样嘛，有一起去的嘛

#运营人求职交流聚集地# 团子整个流程下来面试体验非常好，感觉像是聊天，问的问题都有水平但是又不是刁难应届生的那种，最后也ssp oc拉~ 先介绍一下个人BG: 985+海硕，之前有4段互联网运营市场方向实习，后续展开的问题会一定程度基于个人BG~ 问题1：（我自己经历比较杂，有市场、有产运、有产品）在你的视角来看，现在这几个方向你自己认为它的核心的差异点和你自己的优劣势更擅长于哪个方向，你现在是

#运营人求职交流聚集地# 个人BG: 985+海硕，之前有4段互联网运营市场方向实习，后续展开的问题会一定程度基于个人BG~ 问题1：为什么最近一段实习去xx公司？（更早之前的实习都在BAT, 最近一段在某中厂，我如实回答了前东家没HC的情况） 问题2：分析一下国际市场和国内市场在你所负责的这个业务表现上会有什么不一样？（最近两段实习都是在国际化产品团队） 问题3：对不同岗位方向之间的职业规划选择

滴滴国际化产品(fintech)oc了，想问下滴滴offer的大家预计什么时候入职呀，有oc的小伙伴(不论啥岗位，滴滴秋储就行）欢迎留下预入职时间(我应该是下周四，不知道算早算晚hh) 一面6.20： 1.简历从前往后一直挖，每段经历都深挖，然后没答到她想get的点会打断询问(55min) 2.英语自我介绍(5min) 二面6.22(50min）： 1.详细深挖了两段产品实习 2a.你会怎么做微信

京东方，产品开发研究员，合肥，2023届提前批。 1、6月18日投递简历 2、7月8日让我再次投递简历到一个邮箱（包括自己的简历和官方简历模板） 3、7月11日发邮件面试邀请。 4、7月12日上午十点面试 5、7月14日下午两点二面 6、7月25日收到录用邮件，27日有个类似于座谈会的腾讯会议 7月12日，一面，人事面，内容非常简单，就是关于个人信息，内容包含如下： 自我介绍 个人家庭基本情况（哪

translated_page: https://github.com/PX4/Devguide/blob/master/en/simulation/gazebo_octomap.md translated_sha: 95b39d747851dd01c1fe5d36b24e59ec865e323e OctoMap 3D Models with ROS/Gazebo OctoMap库实现了一个三维占

目标 在这一章当中，我们将重新审视手写数据 OCR，但用 SVM 代替 kNN。 手写数字 OCR 在 kNN 中，我们直接使用像素强度作为特征向量。这次我们将使用面向梯度直方图（HOG）作为特征向量。 在这里，在找到HOG之前，我们使用它的二阶矩来歪斜图像。所以我们首先定义一个函数 deskew()，他接受一个数字图像并对其进行歪斜。下面是deskew()函数： @snippet samples

目标 在这一章当中 我们将使用我们在 kNN 上的知识来构建一个基本的 OCR 应用程序。 我们将尝试使用 OpenCV 提供的数字和字母数据。 手写数字OCR 我们的目标是建立一个可以读取手写数字的应用程序。为此，我们需要一些 train_data 和 test_data。 OpenCV 带有一个图像 digits.png（在文件夹 opencv/samples/data/ 中），其中有 500

更新时间：2019-07-19 10:48:36 节点简介 人脸识别/图像识别/OCR节点属于智能节点，区别在于封装的云市场api功能不同。人脸识别节点主要有人数检测、人脸身份证对比、性别年龄情绪识别等功能。图像识别节点主要有烟雾火焰火灾识别、动物识别、植物识别、植物花卉识别等功能。OCR节点主要有驾驶证识别、车牌识别、身份证识别等功能。 使用场景 如果您需要进行人数检测、人脸身份证对比、性别年龄

随着分布式技术和微服务思想流行，技术公司逐步将服务拆分为独立运行的小模块，提高系统整体的健壮性，加快特性的演进速度。微服务通过定义完善的接口进行交互，解耦系统、敏捷迭代、方便服务治理。RPC是目前微服务最广泛的通信方式。然而，众多团队各自研发具备服务治理功能的RPC通信框架，一方面增加开发成本，消耗人力重复造轮子；另一方面不同序列化协议的RPC服务，无法互相通信，影响可用性。因此，通用的RPC通信