本文向大家介绍springAop实现权限管理数据校验操作日志的场景分析,包括了springAop实现权限管理数据校验操作日志的场景分析的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 前言 作为一个写java的使用最多的轻量级框架莫过于spring,不管是老项目用到的springmvc,还是现在流行的springboot,都离不开spring的一些操作,我在面试的时候问的最多的spring的问题就是我们在
本文向大家介绍JavaEE中用response向客户端输出中文数据乱码问题分析,包括了JavaEE中用response向客户端输出中文数据乱码问题分析的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 Web服务器收到客户端的http请求,会针对每一次请求,分别创建一个用于代表请求的request对象,和代表响应的response对象。request和response对象既然代表请求和响应,那我们要获取
字节面经 项目的数据来源和的数据的规模 Spark Shuffle spark的宽窄依赖 数据倾斜问题(★★★★★) 产生数据倾斜的原因 遇到过的数据倾斜的实际情况 数据倾斜的解决办法 介绍一下hadoop的NameNode NameNode高可用架构 NameNode主节点宕机,之后的选取机制 Zookeeper的选取机制 NameNode中的元数据是否会丢失?(★★★★★) 怎么保证元数据不丢
写面经攒人品,同时也是对自己的实习面试的一个记录吧 1.介绍项目,因为是密码学项目,面试官可能不是很了解,但是抠得很细,一直问到他大概明白是做了什么为止 2.智能指针 3.协程 4.Java线程池 5.Redis布隆过滤器 6.数据结构中序遍历 7.有没有在C++中引用过第三方包 8.手撕算法:给一个数字串,相邻两个字符相加为10可以消去,问最终字符串长度 9.介绍了一下所接触过的其他加密算法 面
23.5.30快手一面 1、介绍项目 这里都根据个人项目去聊的,问了很久 2.数据怎么来的(ods层数据同步问题)ads层下游怎么做,数据怎么来的报表直接查的ads层吗 数据抓过来存在哪 3.hadoop了解吗hdfs有那些组件, 4.聊聊mapreduce进行几次排序 一个sql题,按分数进行排序 count(*) count(1) count(col)三者有什么区别 数据倾斜 pv值 23.5
一面 英文自我介绍 mr的shuffle zookeeper选举 spark内存管理 hbase中region的拆分 数仓中都有什么表 怎么处理缓慢变化维,拉链表有用过吗 yarn的架构 namenode ha的实现 namenode启动过程中怎么确定哪个是active哪个是standby spark sql用的多吗 手撕 中等leetcoode,合并区间 二面 自我介绍 家哪里的 对博世有什么了
一面 面试时间:70min 自我介绍 Java数据类型? String builder和String buffer区别? String为什么是不可变的?为什么要设计成不可变? 泛型了解吗? 反射了解吗?常用的反射方法? Java集合类型? 数组和链表的区别? 讲讲HashMap原理?转换成红黑树条件?为什么这么设计? 线程安全的HashMap?ConcurrentHashMap和HashTable
已挂 实习时间 自我介绍 了不了解 go(不了解) redis 为什么快 redis 多线程 redis 实现分布式锁 MySQL 底层索引 B+树 事务四大特性 分库分表 分库分表怎么精准定位 TCP 三次握手、四次挥手 HTTP、HTTPS 的区别 SSL/TLS 消息队列的作用 堆和栈的区别(数据结构) 了不了解 linux(不了解) 线程和进程的区别 死锁的概念 死锁产生的条件 项目 反问
整体的面试内容会结合项目和实习经验进行提问,面试官人很好,问题也是由浅入深。 有监督学习和无监督学习的区别 过拟合的处理方法 梯度下降法原理 损失函数作用 实习的主要内容 ES中索引的类型和作用 ES的优点 mapreduce的原理 还问了一些数仓的知识 没答上来 数学建模 模型的类型(记得好像是这样 一道简单算法题 反问
CTO(现爱橙科技)- 外部数据 暑期实习 一面 自我介绍 实习做了哪些工作,介绍一下 在学校主要研究方向是什么,用的什么编程语言 python掌握得怎么样 juc 乐观锁,悲观锁 mysql哪些字段应该建索引 一张很大的表,如何优化查询效率 如果kafka数据丢失,可能是哪些原因 数据仓库分层讲一下 开放题:不限制条件,器材,方法,求解西湖的水有多少升?(一脸懵逼) 二面 自我介绍 数仓项目介绍
CTO-数据产品与技术部 暑期实习 一面 自我介绍 是保研的吗 实习做了哪些工作 为什么想做数据开发 研究生的方向 本科学过哪些计算机专业课 栈和队列的区别,应用场景 二叉树了解吗, 平衡二叉树了解吗 了解哪些排序算法, 分别说下原理和时间复杂度 快排的最差时间复杂度, 为什么,怎么优化 TCP三次握手, 为什么不是两次 MapReduce运行流程说一下 udf,udaf,udtf区别 spark
自我介绍 手写SQL,姓名科目成绩,算成绩总分 之前公司的数据中台是什么样的,有什么功能 之前实习的数据指标体系是怎么搭建的,讲一讲细节的内容 你的专业是学什么的 知不知道数据资产是什么,有什么了解 什么时候可以到岗 反问 部门做的产品是什么,主要的工作内容,需求方:数据产品,对接运营采销数据分析师等部门 有没有后续的业务面试?Yes 有没有到岗时间的要求?没有强制要求,但是希望比较早一些 多长时
联想 数据挖掘工程师 idg 武汉 7.26简历投递 7.27笔试+测评 8.3收到面试通知 8.8一面 联想的面试体验还是挺不错的,一开始面试官介绍了他们部门的一些情况😀,先自我介绍了一波,然后就让我自我介绍了一下,总结问题如下: 1. 围绕着简历上的项目,问了一些问题,不是很深入; 2. 面试官对我目前的实习内容比较感兴趣,因为背景和联想这个部门做的东西非常像,所以围绕这个问了许多。大部分是
第十一部分 主成分分析(Principal components analysis) 前面我们讲了因子分析(factor analysis),其中在某个 $k$ 维度子空间对 $x \in R^n$ 进行近似建模,$k$ 远小于 $n$,即 $k \ll n$。具体来说,我们设想每个点 $x^{(i)}$ 用如下方法创建:首先在 $k$ 维度仿射空间(affine space) ${\Lambda
问题内容: 将NumPy数组随机分为训练和测试/验证数据集的好方法是什么?与Matlab中的或函数类似。 问题答案: 如果要将数据集分成两半,可以使用,或者需要跟踪索引: 要么 有多种方法可以重复分区同一数据集以进行交叉验证。一种策略是从数据集中重复采样: 最后,sklearn包含几种交叉验证方法(k折,nave -n-out等)。它还包括更高级的“分层抽样”方法,这些方法创建了针对某些功能平衡的