校招美团测开二面 时间线——一面8月28日上午10点,当天下午2点约8月29日晚上7点二面。一面面试官说美团测开偏开发多一些,二面面试官说美团测开偏业务交互、质量保障多一些,给我整不会了。。。 1.算法题:还原IP地址 只给15分钟,时间到就截止。我哼次哼次地抓紧时间写,最后时间快到了,发现有个细节调不出来,面试官说就这样吧,说一下思路就好。 2.读研期间有发过高水平的论文吗?学校对论文有
美团测开校招一面 2023年8月28日上午10点,美团测开校招一面,base 成都到店事业群。面了一个半小时,满头大汗的。 ======= 当天下午2点打电话约29号晚上二面,速度还挺快的 1.谈一下接口和抽象类的理解。 2.访问控制符在接口和抽象类有什么异同? 抽象类可以用private,public,default(默认)和protected,都可以作用在抽象类的抽象和非抽象方法,抽象和非
上一篇内推的文章,我看有不少小伙伴投递了简历,这会儿正好分享一下去年我面试美的的过程以及经验吧 上边的图也可以看到,从我投递简历到通知一面中间其实是有一个月的时间的,这个间隔时间应该是根据美的校招行程来决定的,比如说你在广东这边线下校招行程开启得比较早,面试时间就会早一点(因为一面是线下群面,基本上)。 当时我是在美的的校招南京站进行的线下一面,面试前几天会通知线下面试的时间地点,当时南京站是在一
1 自我介绍 2 前端是如何系统性地学习 3 实习经历。遇到相关不会解决的问题自己是如何解决的? 4 JS数据类型,有什么区别? 5 如何检测这些数据类型 6 数组遍历方式 7 为什么要引入箭头函数 8 对Promise的理解 9 Promise.all作用、实现、与Promise.race的区别 10 CSS布局单位 11屏幕适配方案 px是如何转成vw、vh的 12 Position定位属性
1.你觉得软件测试是干什么的 2.软件测试需要具备哪些能力 3.百度搜索框 4.Linux常用命令10条以上 5.输入字符串找出重复最多的字符 6.MySQL子查询 7.java数据类型 8.测试中遇到缺陷,但开发不认为是缺陷怎么解决 反问:软件测试平时工作,需要学习什么 第二天收到面试反馈感觉挂了😅
一面(104min) * 自我介绍。 * 线程和进程的区别。 * 线程安全。 * http是用什么实现的。 * TCP和UDP的区别。 * TCP为什么是可靠的。注意拥塞机制涉及的算法(慢开始,拥塞避难,快重传,快恢复)。 * Get请求和Post请求的区别。注意Get请求比Post请求效率高,Post请求需要服务器返回100再发送数据处理,Get请求直接是通过URL。面试官追问是否知道其他请求方
8.21一面 1.自我介绍 2.实习拷打(测试流程、学习机怎么发版、发版的文件是什么格式、charles怎么改请求参数) 3.Charles和postman怎么联动 4.Linux使用的常用命令 5.用Linux如何查看文件倒数四行的数据➕过滤条件(没写过) 6.数据库left join和right join的区别 7.jemeter并发请求怎么设置 8.get和post请求的区别 9.两道手撕:
8.16 1.自我介绍 2.实习中做了哪些难点和有意思的地方 3.websocket的优缺点 4.http环境下高级复制api失效怎么解决的 5.为什么会失效。忘了 6.使用的哪个版本react,为什么出现react hooks,他的优缺点 7.如果让你实现react hooks你会怎样做 8.你是开源项目贡献者是吧?我也在看这个项目,你能找一个目录让我看看你写过的代码吗 9.用ts语法实现一个节
1h左右 1.项目拷打问得很细 问了项目怎么进行测试的 2.算法题 把12345转换成一万两千三百四十五 3.sql题 有点难信息比较多
1.自我介绍 2.测试方法 3.接口测试用哪些工具 4.测试过程中如果需要用到别的系统的数据,但是现在没有,怎么办(没答上来,面试官说了一个可以手动改库,其他的我也不知道,当时感觉如坐针毡,有大佬知道怎么答吗) 5.Python的数据类型有哪些,怎么导入第三方包的 6.Linux怎么查看端口号,根目录下有哪些子目录,进程这些信息在哪个目录(不会) 7.合并两个有序数组。Python写了一个直接合并
额,上午发邮件晚上面试,因为本身也在实习,感觉多拖几天也无意,在上了大半天班极其疲惫的情况下硬着头皮上了,主要就是长个见识。。诸君共勉: 一开始问做前端多久了 1.防抖和节流是什么(要解释的比较细 2.如果连续点击按钮在1秒内只想它第一次触发用节流还是防抖? 3.js继承有哪些方式? 4.如果想子类继承父类的方法,但调用时不会改变父类本身属性的值用什么继承 5.vue2和vue3的区别 6.vue
二、面试问答: 基本上是简历深挖:包括实习经历+项目经历,列举了一部分。 一面 自我介绍 需求是怎么得到、怎么处理的? 竞品分析的流程? 你刚刚提到了算法,能简单介绍一下你在实习和做项目的过程中了解到的算法吗? 请你介绍一下协同过滤。 工作的地点有什么要求? 现在在招的业务线是哪些? 二面 自我介绍 实习期间做了什么? 朋友是怎么评价你的? 课题深挖 讨论了广联达的发展战略 PS:每日定时发布产品
在前面的一些章节中,我们介绍了如何在只有6万张图像的Fashion-MNIST训练数据集上训练模型。我们还描述了学术界当下使用最广泛的大规模图像数据集ImageNet,它有超过1,000万的图像和1,000类的物体。然而,我们平常接触到数据集的规模通常在这两者之间。 假设我们想从图像中识别出不同种类的椅子,然后将购买链接推荐给用户。一种可能的方法是先找出100种常见的椅子,为每种椅子拍摄1,000
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