本文向大家介绍jQuery解析json数据实例分析,包括了jQuery解析json数据实例分析的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例分析了jQuery解析json数据的方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 先来看看我们的Json数据格式: 为了消除乱码问题,我们设置一个过滤器(代码片段) 服务端我用Servlet生成json数据(代码片段)。 页面端JQuery代码: 之前为了省事,
背景:某顶流211,0实习,专业排名前20% 一面 1.对岗位的基本介绍 2.自我介绍 3.学过哪些数据库课程,用的是哪些工具 4.在学校项目中有哪些运用到数据分析技巧的项目 5.在项目中担任什么职位 6.对联想的pc业务有没有了解(很尴尬我真的一点都不了解) 7.找实习的初衷 8.以后求职的方向(我脑子一热说互联网公司,然后才反应过来联想不是互联网企业啊..) 9.对联想公司的印象 10.平时生
写在前面:这个岗位重视可视化的能力,在去年一战失败后也投过这个岗位的正职,面试前和面试中都在问有没有相应的可视化作品,对于实习生希望熟悉sql和tableau,一来就可以干活 1.自我介绍 2.对于以往实习经历和项目浅挖 3.次日留存sql代码考察 4.询问了不了解窗口函数 5.利用窗口函数计算不同品类前十GMV 6.tableau和power bi知识点考察 -技术问题一直准备的sql,DAX公
个人情况简述:本硕双非,acm银牌 随便找群友要了个内推投递 笔试4.2题,投递选择的是都喜欢,笔试完在人才池待了十几天,被数仓部门捞了 一面(总时长50分钟) 聊实习经历和简历项目,聊了约30分钟 聊天环节把整个技术栈聊的差不多了,还有离线、实时数仓的很多点,后面又问了几个问题 离线数仓分层设计、实时数仓设计,spark、flink相关生成经验,S3、OSS的使用理解,k8s的使用心得等都在聊项
第一次写面经 快手音视频部门 感觉技术挺好就接了 一面 6.13 主要问了Flink的相关问题以及实习的流批一体项目 具体问的Flink问题就是数据倾斜、反压以及状态后端、checkpoint相关 面试的时候面试官提了个flink相关的名词 问我了解过吗 表示从没听说过 面试官说问题不大 具体细节问题忘记了 然后就是jvm、多线程相关的知识 这部分答的不好 没咋看java 最后就是两道算法 二面
有时候,对于我们的决定只要有一点点的数据支持就够了。一点点的变化,可能就决定了我们产品的好坏。我们可能会因此而作出一些些改变,这些改变可能会让我们打败巨头。 这一点和 Growth 的构建过程也很相像,在最开始的时候我只是想制定一个成长路线。而后,我发现这好像是一个不错的 idea,我就开始去构建这个 idea。于是它变成了 Growth,这时候我需要依靠什么去分析用户喜欢的功能呢?我没有那么多的
时间线: 5.10一面 —— 5.14约二面 —— 5.17二面 —— 5.25直接发offer 无hr面,无oc 美团一面 1.项目 1)项目的总体架构和实现? 2)Flulme 和 Sqoop 如何保证数据不丢失? 3)数仓中的主题是什么,是根据什么来确定的? 4)数仓分层的优点和缺点 5)星座模型 6)数仓分层,每一层的作用? 7)事实表和维度表有什么关系? 8)事实表有哪些类型? 9)除了
大约45min 自我介绍 项目介绍 编程题: 顺时针打印矩阵(实际上变成了按顺序打印矩阵) 一个数的二进制有几个0 SQL: 每个学生合格了的成绩的平均分(HAVING) 总成绩第三名的学生 SHELL: 数一个文件出现了几个"beijing" 智力题: 3l和5l的杯子,量出4l水 操作系统: 死锁是什么、怎么解决 计网: 浏览器访问一个网站,有哪些过程 数据结构: 了解哪些数据结构 hashm
腾讯这次暑期实习没有笔试,做了测评之后,就发了面邀了,2024.03.19今天下午面试,时长一个半小时,面试官人很好,但是鼠鼠太菜了,估计要G,不过还是记录一下面试问题吧。 1.聊了一下研究生的方向以及跟着导师做的项目,大概沟通了下。 2.然后问了下实习经历,做了哪些事,遇到了哪些问题,怎么解决的。 3.平时使用到哪些组件,然后问了一些八股: 有没有遇到数据量过大,导致代码运行时间慢的问题?做过哪
面试形式:腾讯会议 单面 大概4个面试官 面试时长:10min 题目: 1.自我介绍 2.介绍简历上的一个项目 3.操作系统的启动流程 #面经# #暑期实习#
1.上来就是三个题 (1)sql:给出一个学生信息表,求出每个班级人数占全年级人数的比例; (2)hive sql:A表10亿条数据,B表10万条数据,都含有 uid 和 name 两个字段 1)求出A表与B表uid的差(A表中有,B表中没有); 2)求出B表中的所有uid。 (3)有list1= [2, 4 , 7], list2 = [3, 6, 9],都是升序排列,将其合并成一个新的升序链表
字节数据分析实习面试(抖音电商) 一面: 表user_log,有user_id, time,求每天用户新增数,次日留存率、30日留存率 ABTest的流程,P值,做留存率的ABTest,选择什么检验,卡方检验的应用场景 逻辑回归的损失函数 出现过拟合的原因 三天后给了感谢信 快手数据分析师(短视频用户增长部门) 一面: 两个SQL题目,都还比较简单,主要涉及到group by和日期函数的处理,还有
已拿到offer, 是自动驾驶云端部的数据平台的实习岗位; 整体蔚来的面试流程还是比较高效的,一共面了三轮,每轮间隔一天。 第一面 是直属mentor ,主要围绕简历深挖问了上段实习数据分析的case 和可视化的工作经历,并且问了对于BI的理解 。 做了一道SQL笔试, 中等难度,主要用了累计求和的窗口。 第二面 是leader面, 问了SQL优化以及数据平台的理解; 又做了SQL 。 两轮SQL
投递渠道:boss直聘 | 校招/实习流程:发笔试题- 一面(微信)- 二面 - 三面 刚面完就来写,攒攒人品吧,希望不凉 1. 简历深挖 介绍实习时做过的项目 2. 业务逻辑 五月的订单量相比于四月有所下降,怎么分析? 公司的用户大量流失,怎么分析? (这两个问题答得不好,不流畅也不太有逻辑,盲猜凉了....) 3. 费米问题 沈阳有多少辆出租车?(我从生产出租车的工厂答的)从人口方面怎么分析(
投完当天晚上8点收到电话,leader直接打来的,因为之前简历上涉及了ab实验,问了不了解时间片轮转(lz不了解)让我用一个晚上的时间调研上午的时候发给他。 发完迅速约了一面 面试官时间比较紧 只有10min 针对ab实验的分流提问 布置了一个笔试(lz没做对qwq)应该就凉了 #面经##实习面经##小米#