两次面试邮件里都写的是初试,不清楚第二次面试属于二面,还是一面挂了被共享到别的部门了。 先说体验,两次的面试官都彬彬有礼,相对年长,可能是主管级别。问题由浅入深,从场景入手,通过思路的引导,了解你的知识掌握水平。 之前理解的数据开发可能更偏向数仓开发,但很多公司数据开发岗位的工作内容是大数据组件的性能优化、数据引擎开发、数据服务开发等等,所以对java开发中多线程编程、jvm等是有较高要求的,我个
腾讯二进宫之游戏数据科学-后台开发,二面。 面试官态度很嗯,面了这么轮多次依然记得他。。 自我介绍 研究生是研究的算法,也发了有一些文章,所以你为什么要做开发?这个地方我的回答被他怼了: 你没有尝试去投算法就不要说算法难 工程不一定比算法简单 说一个你最熟悉的项目 知道为什么Redis zset要用跳表而不是红黑树吗? 知不知道随机函数全局锁 gnet 的源码有什剖析过,事件驱动机制有什么好处?
#面经# 面经太长只能分开写,如果对你的面试有帮助的话可以来主页看看面经。 一面时间是4.18 一面 1 自我介绍 2 问了一下专业相关度,然后介绍关于计算机之类的课程 3 怎么接触到iOS开发、学习方式、培训学员和开发项目是怎么个流程 4 先考的算法,没让手写代码 ▪反转链表 ▪怎么判断图是否存在环(没接触过图,但是我说了狄杰斯特拉算法) ▪怎么将一个链表的a到b的节点替换成另一个链表(双指针)
面经太长只能分开写,如果对你的面试有帮助的话可以来主页看看面经。 二面时间4.24 二面 1 算法题 ▪链表是否存在环,找到环的初始节点 ▪最长公共子序列II 2 自我介绍 3 我的专业属于电子信息类,介绍一些你学习过的课程 4 ViewController的生命周期(回答不全面,从创建到展示,布局子视图到消失) 5 性能优化你复习到哪些知识点 6 怎么判断卡顿(Runloop) 7 监控卡顿的工
面经太长只能分开写,如果对你的面试有帮助的话可以来主页看看面经。 三面时间4.27 三面 1 自我介绍 2 项目的困难 3 部门做的app相关问题 4 app有没有一些性能指标(我讲了一下具体的一些情况,比如反馈群提出的问题和卡顿优化。然后就是说了一下看过的性能优化的问题) 5 Runloop的原理(我讲了概念、内部实现、autoreleasepool) 6 UML建模接触过吗 7 计算机设计模式
秋招这么久了,面了十几家公司。浅浅写几家面经攒攒人品。 拓维信息面经 1. 自我介绍。 2. vue2和vue3实现数据双向绑定原理的区别? 3. vuex怎么配置? 4. 坐过菜单栏吗?怎么实现的? 5. 路由跳转的方式? 6. 状态码你了解哪些? 7. es6新增的特性你知道哪些? 8. 箭头函数和普通函数的区别? 9. 组件间通信有哪些方法? 10. 给你一个紧急的项目你怎么接手? 11.
9.4 20mins 凉 抖音电商业务(数据质量和分析) 1.自我介绍 (介绍了自己上一段实习的工作内容,以及我理解的数据质量的分析框架) 2.介绍个自己做的项目 (讲了个电商相关的) 3.问Python掌握怎么样 (答:用来做数据清洗和机器学习多一点) 4.手撕代码(我以为会是SQL,结果是数据结构??) (我不是科班出身,直接说自己不会) 面试官明说我不太合适,因为技能不过关 全程没问业务,给
一面20min [项目]- [ ] 客户端怎么写的 [ ] 多台PC怎么连 [ ] 10000个客户端,怎么知道谁在线 [ ] 500个用户同时响应,怎么处理 [ ] 用户退出怎么操作 [ ] Nginx配置信息 [ ] 上传文件的断点续传怎么操作 [ ] MySQL和Redis的熟练度 [ ] 高负载的测试,有几台服务器 [ ] QT信号槽 [ ] QT按键怎么对应上函数 [ ] 为什么用QT不
Java 说一下 Java 有哪些基本数据类型 为什么要把 String 设计为不可继承 StringBuilder 和 StringBuffer 有什么区别 在开发过程中,如果对线程没有任何考虑,尽量是使用 StringBuilder 还是 StringBuffer 呢 简单说下通过反射创建对象的方式 抽象类和接口有什么异同点 接口的 default 方法可以是私有方法吗 操作系统 死锁产生的条
介绍项目20min 关系数据库和数仓有什么区别 数据集市、数仓、数据湖区别 数仓建模维度以及常用方法 举例说明三范式关系 介绍Hadoop工作流程以及常用组件 数据结构和算法太菜就没深入问 最后反问 总结:总面试流程不到四十分钟,面试官人很好,给了一些建议。 转行太难了!
主要内容:1.建模锯齿,2.数据粒度的锯齿操作,3.下游表依赖上游表问题,4.数仓数据域划分方式,5.数仓一致性是如何保证的,6.数仓优化,7.数据全生命周期,8.数仓建模问题,9.数仓建模过程1.建模锯齿 建模锯齿是指在建模过程中的一种常见的效应,其中模型的输出可能会产生锯齿状的波动。这种效应通常是由于模型的不稳定性或过度拟合导致的。 在建模过程中,锯齿可能会使模型的表现变差,并且在预测新数据时也可能出现不一致的结果。因此,在建模时需要注意避免出现锯齿状的波动。 一种常用的方法是使用正则化来限
主要内容:1.数仓高内聚低耦合,2.多重粒度,3.如何提高查询效率,4.数仓数据域划分几种方式,5.粒度操作,6.SQL实现,7.数仓中ODS层命中多少为合理,8.数仓价值链的体现和实现,9.建立数仓的步骤,10.指标生命周期的评估,11.数据治理,12.数仓的目的1.数仓高内聚低耦合 一般复杂的公共逻辑可以采用抽象类和抽象方法的方式下沉到共有模块中,然后由相关子类去实现抽象方法,来实现不同的功能。这样可以将复杂的逻辑拆分成各个子类,使得类之间的耦合度降低,提高代码的可维护性。 2.多重粒度 在
主要内容:1.数仓构建,2.数仓最重要的是什么,3.如何保证数据的准确性,4.如何做数据治理?数据资产管理呢,5.如何控制数据质量,6.元数据的理解?元数据管理系统,7.数仓如何分层的?及每一层的作用,8.为什么要分层1.数仓构建 1). 前期业务调研 需求调研 数据调研 技术选型 2). 提炼业务模型,总线矩阵,划分主题域; 3). 定制规范 命名规范、开发规范、流程规范 4). 数仓架构分层:一般分为操作数据层(ODS)、公共维度模型层(CDM)和应用数据层(ADS),其中公共维度模型层包括
主要内容:1、什么是数据仓库?,2、数据仓库和数据库的区别?,3、如何构建数据仓库?,4、什么是数据中台?,5、数据中台、数据仓库、大数据平台、数据湖的关键区别是什么?,6、大数据有哪些相关的系统?,7、如何建设数据中台?,8、数据仓库最重要的是什么?,9、概念模型、逻辑模型、物理模型分别介绍一下?,10、SCD常用的处理方式有哪些?,11、怎么理解元数据?,12、数仓如何确定主题域?,13、如何控制数据质量?,,,,1、什么是数据仓库? 权威定义:数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、
太可怕了,狠狠被拷打了一个半小时,问的很深,很底层,而且很注重工程化,完全不知道怎么回答。后面的算法题,面试官很给机会换了两次题,但是自己太菜了最后还是没有ac(后面复盘发现是因为一个符号写错了,很可惜),多刷题吧。 下面几个题gpt了一下,大家看看有没有问题,有问题的话可以告知我改正,谢谢大家。 ===================最新进展,很惊喜的约三面了,好运来好运来!!!!!======