《生化医药面经大本营》专题

秋招投了100+公司，offer5个，其他在池子里 期望工作地：广深 秋招日程（有消息的）： 公司 进度 多益网络提前批、大疆、美团、CVTE、网易、海康威视、京东、360、中兴（测评完寄）、滴滴、腾讯音乐娱乐、百度、诗悦 笔试挂 北森云计算、Zoom、百奥、中文在线、奇安信、荣耀、电信（无消息）、建行软开（无消息） 一面挂 浪潮（二面完无消息）、深信服、三七、深圳联通（无消息）、玄武云 二面挂

目前情况:本科金融学，本专业参与竞赛少，自媒体运营有一定经验，想投媒体运营或者电商等互联网方面。 ①拼多多，多多买菜运营管培生，线上，一面挂。 一面内容:关于简历上实习经历以及对多多买菜的了解，我主要是没提前做调查（春招第二次面试）所以被问到竞品分析时没答出来。对面面试官是个同辈年轻女生，全程戴口罩看起来很疲惫。 ②步步高小天才，电商运营，全线上，终面挂。 一面内容:是个40左右大叔，之前帖子有写

bg：长沙某双非本 + 货拉拉5个月实习 部门：wxg 前端 timeline： 4.15 投递 4.21 一面 4.24 二面 下午约三面 4.29 三面（面委面） 5.2 约hr面（放假也约面，不愧是wxg） 5.6 hr面 5.7 录用评估+云证 5.20 offer PS：面经在最后 收到腾讯WXG的offer应该是今年第二快乐的事情了吧（第一快乐要留给今年的秋招！）感慨万分，一路走过来总

电信智科（中国电信股份有限公司数字智能科技分公司）-大数据开发运营工程师面经 ​ 9月1日投的，15日笔试，26日一面。这个公司是在国聘行动上投递的，在成都就这一个岗位，本来没抱希望投的，结果没想到还给面试了。面试在腾讯会议上的，一共25分钟左右，比较短；感觉有点凉，像kpi面，我准备了kafka的很多八股，结果一个没问，一直在怼网络，感觉有点像kpi面试。 ​ 以下回答绝大部分是GPT4.0回答

一面 自我介绍 讲一下上一段实习做了什么？ 怎么做建模的？ 有遇到什么数据治理相关的问题吗？ 怎么做的？ 讲讲你做的需求开发？实习期间具体产出了多少内容？ 你怎么跟上下游沟通的？ 怎么学习数仓内容的？ 如果有什么需求排不过来，你会怎么处理？ sql题，求每个用户类型下，下单数top100的用户。 反问 一面感觉答得还不错，面试官态度也比较好 二面 开局定在11点30就感觉很不对劲了 经典自我介绍

问题内容： 我的表有数百万行，我需要加入这些行才能进行选择。响应时间不是很好，如何改善响应？我尝试将索引添加到我选择的列中，是否可以使用某个工具来优化sql或如何诊断sql的瓶颈并加以改进？任何建议将不胜感激。我正在使用oracle服务器10g，并使用asp.net作为我的客户端。在具有数百万行的表上是否还有其他类型的索引有用吗？ 问题答案： 您可能应该从EXPLAIN PLAN 开始。 使用EX

本文向大家介绍如何进行大表优化？相关面试题，主要包含被问及如何进行大表优化？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 当MySQL单表记录数过大时，数据库的CRUD性能会明显下降，一些常见的优化措施如下： 1. 限定数据的范围 务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。比如：我们当用户在查询订单历史的时候，我们可以控制在一个月的范围内； 2. 读/写分离 经典的数据库拆分方案，主库负责写，从库

如题，我想在JavaFX中制作window，并使其永久最大化(即全屏)。 这是产生错误的示例代码…嗯，意外行为。 请注意 和 。一切正常，直到...我按 ⊞↓（ ），此时我的窗口被调整大小，我无法再次最大化它。我正在Windows 10上运行NetBeans的代码。

我试着看http://ocw.mit.edu/courses/electrice-engineering-and-computer-science/6-006-introduction-to-algorithms-fall-2011/lecture-videos/lecture-4-heaps-and-heap-sort/来理解堆和堆排序，但没有发现这一点。 我不明白max-heapify的功能。

我是本地Android开发者，我开始使用Flatter SDK。我开发了一个简单的应用程序，遵循官方的颤振文件。但是我发现调试应用的大小是46MB，对于这个简单的应用来说太大了。有没有办法优化应用程序的大小？因为Flatter应用程序的大小比原生Android应用程序大。

有时候本来数据的确是可分的，也就是说可以用 线性分类SVM的学习方法来求解，但是却因为混入了异常点，导致不能线性可分，比如下图，本来数据是可以按下面的实线来做超平面分离的，可以由于一个橙色和一个蓝色的异常点导致我们没法按照上一篇线性支持向量机中的方法来分类。 另外一种情况没有这么糟糕到不可分，但是会严重影响我们模型的泛化预测效果，比如下图，本来如果我们不考虑异常点，SVM的超平面应该是下图中的红色

1.数据分层概念 2.Hadoop 和spark 优缺点 3.数据倾斜 场景题 大表和小表join 4.宽窄依赖 5.sql题 6.走楼梯算法 7.hive的用户自定义方法区别

问题内容： 我已经奋斗了几个小时，没有取得好结果。我正在尝试使用.NET JSON序列化程序将JSON从UI来回转换为对象。 小数引起了问题，因为我的文化的标准使用“，”作为小数分隔符而不是“。”。我尝试实现自定义转换器，但效果不佳。 我还检查了NewtonSoft JSON.net，但没有得到更好的结果。到目前为止，似乎与值类型的匹配是文化不变的。我要覆盖此行为，该怎么办？ 顺便说一句，我真的很

概览 Django的格式化系统可以在模板中使用当前地区特定的格式，来展示日期、时间和数字。也可以处理表单中输入的本地化。 当它被开启时，访问相同内容的两个用户可能会看到以不同方式格式化的日期、时间和数字，这取决于它们的当前地区的格式。 格式化系统默认是禁用的。需要在你的设置文件中设置USE_L10N = True来启用它。 注意 为了方便起见，django-admin startproject创建

本文翻译自The Flask Mega-Tutorial Part XIII: I18n and L10n 这是Flask Mega-Tutorial系列的第十三部分，我将告诉你如何扩展Microblog应用以支持多种语言。 作为其中的一部分，你还将学习如何为flask命令创建自己的CLI扩展。 本章的主题是国际化和本地化，通常缩写为I18n和L10n。 为了使我的应用对不会英语的人更加友好，我将