《24届找实习方向》专题

面经记录|社招|22届被裁找工作中 2023本命年真的,健康 + 事业 + 感情三座大山直接差点没把我干废。51前离职，躺了三月要开始找工作了。在这里写面经来督促自己,也希望能够帮助大家。另外各位有什么工作求职问题的话，评论区也可以问我，大家相互解答。 ——7.23日的分割线—— 华为od｜笔试 |后端开发｜北京｜2023.7.23 一共三道题，前两道每道100，第三道200分，150分通过，平台

2023本命年真的,健康 + 事业 + 感情三座大山直接差点没把我干废。51前离职，躺了三月要开始找工作了。在这里写面经来督促自己,也希望能够帮助大家。另外各位有什么工作求职问题的话，评论区也可以问我，大家相互解答。 ——7.21日的分割线—— 九鼎无双｜笔试加简单沟通 |后端开发｜北京｜2023.7.21 1.两道leetcode中等算法题 19 删除链表的倒数第 N 个结点 1306 跳跃游戏

本文向大家介绍用非递归方法实现二分查找相关面试题，主要包含被问及用非递归方法实现二分查找时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 --代码如下，二分查找只适用于有序数列，对其进行查找，效率非常高，不适用于无序数列  

一直在寻找周围没有找到任何解决这个问题的颤振： [错误：flatter/lib/ui/ui_dart_state.cc（148）]未处理的异常：MissingPluginException（在channel plugins.flatter.io/firebase_analytics上找不到方法setCurrentScreen的实现） 使用firebase_分析：^5.0。6在我飘飘的依恋中。

我到处都读--找不到解决办法。 我的项目运行良好，我在XML文件中声明了我希望调用到onClick的方法，如下所示：

写面经攒人品，许愿offer 3.27一面： 30min自我介绍 项目，主要包括模型，预处理算法，搭网络的经验之类的 面试官简介了他们的工作，主要是做图像评估好像 无八股、手撕反问，问了下结果什么时候出 3.29号半夜10点接到预约hr面通知 4.1hr面： 20min 自我介绍 别人对我评价 三个词 自我感觉的缺点 对实习有什么期望 压力最大的经历 坚持最久的习惯 个人性格偏理性还是感性 等等，

1. 岗位跟你的专业方向上的匹配度？ 2. 实习时间多久？ 3. 毕业或老师对你们实习有什么要求？ 4. 现在找的是你的第几份实习工作？ 5. 对实习有什么诉求？ 6. 继续读博还是就业？ 7. 就业的方向呢？ 8. 比赛属于个人名义还是实验室报名？ 9. 比赛的成绩如何？有什么挑战？ 10.对自己比赛的表现怎么评价?有什么遗憾的地方? 11.打了比赛对你读研或者做项目会有什么不一样吗? 12.为

挂了，说我实习成果和表述有偏差，但没有深挖？ ————- 攒人品，也希望对后面的朋友有帮助，也希望有大佬给点建议。 1. 自我介绍 2. 深挖了字节实习经历（答：如何和达人对接、对接内容；品牌供应商对接） 3. 问：平常有没有喜欢看展的习惯？喜欢的艺术家？（答：看展比较少，在hk有看故宫，还没机会看M+；个人喜欢电影偏多，近期在戛纳看电影；最喜欢的电影是大卫林奇的穆赫兰道。艺术类里面喜欢摄影展览比

本次笔试分为算法类和开发类。根据所投递具体岗位，笔试试卷有所不同。 算法类 笔试时间：8月20日(本周日)上午10点开始，笔试时长2个小时。 算法笔试平台：牛客网 涵盖岗位：（智能驾驶控制岗采用开发卷，请看开发类篇） 计算机视觉算法工程师、AIGC算法工程师、图像处理算法工程师、智能驾驶感知算法工程师、AI大数据算法工程师、图形算法工程师、算法优化工程师 笔试题型&考点方向 HR来支招： 选做论述

本次笔试分为算法类和开发类。根据所投递具体岗位，笔试试卷有所不同。 开发类 笔试时间：8月20日(本周日)下午3点开始，笔试时长90分钟/120分钟（根据岗位而定）。 开发类笔试平台：力扣网 涵盖岗位： 算法集成开发工程师、Android开发工程师、云服务端开发工程师、C/C++开发工程师、嵌入式应用开发工程师、嵌入式驱动开发工程师、智能驾驶控制算法工程师 答题须知： 笔试题型&考点方向 更多笔试

本文向大家介绍学习Spring-Session+Redis实现session共享的方法，包括了学习Spring-Session+Redis实现session共享的方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 1、添加依赖 2、配置 spring-mvc.xml: web.xml添加拦截器： 3、使用spring-session 只要使用标准的servlet api调用session，在底层就会通过

本文向大家介绍TensorFlow实现指数衰减学习率的方法，包括了TensorFlow实现指数衰减学习率的方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 在TensorFlow中，tf.train.exponential_decay函数实现了指数衰减学习率，通过这个函数，可以先使用较大的学习率来快速得到一个比较优的解，然后随着迭代的继续逐步减小学习率，使得模型在训练后期更加稳定。 tf.train.

面试总时间40分钟，前30分钟基本都是八股，问题大概如下： 1、你做过的项目中，有哪些是上线的？能简单介绍下项目内容和业务吗？ 2、你最熟的项目有哪些业务场景？对于一些场景的优化你有考虑过吗？ 3、HashMap八股，底层结构，是否线程安全，rehash过程 4、Mysql浅八股，ACID、隔离级别、索引失效场景、聚簇索引、B+树优势、什么场景下建索引不如不建索引 5、闲聊阶段，可不可以接受加班，

一面60min： 先问的什么时候能开始实习（？ 项目： 项目介绍，亮点和困难 设计模式： 观察者模式的优缺点 笔试：  数组A数组B，无序无重复，A只比B多一个元素，求这个元素。要求 最低复杂度，原地，无数据溢出 C++ 重载重写隐藏 什么函数可以/不可以声明为虚函数 堆和栈的区别 纯虚函数的作用 各种STL容器底层实现 vector和list的使用场景 stack的适配器是什么，能不能用vect

一.不定项选择（10 * 5) 1.生命周期相关 2.Cookie、LocalStorage、SessionStorage区别 3.跨域问题 4.var const let 5.箭头函数，普通函数区别 6.哪些一定不会引起重排四个选项：visible,color,padding,boder 7.原型原型链 8.Vue-Router history和hash 9.盒模型 10.哪些标识符是缓冲相关的