一面是群面的形式,有五个人覆盖了产品经理,前端和研发岗位,上来发了一道算法题给一个二维数组只包含01,求最大的正方形面积,想到是用动态规划写,但没做出来最后😭,接着就开始自我介绍,并聊一聊为什么想投产品经理,接着就是反问环节,就结束了,面试官说一周后出结果。#南方基金##产品经理#
部门:数智科技部 岗位:产品经理 时间线:2.20投递后马上收到笔试;3月有来学校宣讲,技术岗是线下面试;3.14线上一面,非群面,一个一个进面试间,每人控制在20分钟左右 1. 自我介绍 2. 哪一段实习收获最大 3. 这段实习的有一个细节追问 4. 对ai领域有什么认知 5. 如何运用ai技术使得招标、评标环节更智能化 后续: 一周后询问进度得知一面没有通过
coolie 这个单词有点儿意思,中英同音并且同义,义指“苦力”。现在,coolie 作为前端构建工具,它仍然是苦力(coolie)。 往常需要人为手动做的苦力活、重复活,现在都全部交给 coolie 来做。 因为 coolie 能够做的更好、更精确。
本文向大家介绍MongoDB使用指南--基本操作,包括了MongoDB使用指南--基本操作的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 读取 db.collection.find() users是collection名字,从users中查找; age是query criteria,筛选结果,代表查找name字段的值比18大的; name是projection,筛选列(1代表存在, 0代表不存在),代表
面试时间:2022.7.27 岗位:系统研发工程师 总共14分钟的面试时间。 自我介绍 去过哪些公司实习?为啥本科毕业那年没去实习? Cache内数据存储格式,和内存之间怎么进行交互? C++ oneway关键字的作用 OSI七层模型 SSL在哪一层? TCP四次挥手。Server是否可以主动断开连接?主动断开要几次? TCP的拥塞控制算法 算法题1:单向链表,如何反向读取? 递归,用栈空间,时间
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1 前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛。大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快、性能更高。 然而,通过Spark开发出高性能的大数
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电话面,大概30分钟 首先自我介绍,介绍完后面试官介绍了一下公司情况。 然后介绍项目经历,根据介绍随机提问。 之后就是八股文提问 1.C#中访问数据库的方式?ORM映射框架? 2.C#中实现多线程的方式? 3.前台线程和后台线程有什么差别? 4.C#的同步异步如何实现? 5.线程池相对于基础的线程有什么优缺点? 6.设置线程池的最大进程数是什么目的? 7.多个线程之间访问同一个数据时如何保证数据的
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