《百度产品经理》专题

一面 虚函数 内存池 C++11新特性 什么时候用auto 智能指针 std::map和std::unordered_map go map有序吗？底层 一个系统进程大概多大 最大socket数量 算法题 LC64改编：可以上下左右移动，有最大值上限，求到终点最大值 LC1594 矩阵中最大非负积 二面 实习，项目 C++中的运算符，单目运算符，三元运算符，所有运算符中哪些不可以重载 i++和++i

可能技术栈不是太匹配 这个部门以vue2+3为主，主React人我哭死，话说如流是真的不好用啊，差评 回忆版 不太全 有很多问题已经忘记咧 1面 面试官没开摄像头（总觉得这种面试是kpi面） 自我介绍 项目深挖 在一个div右上角再挂个div怎么实现(绝对定位 right:0 top: 0 再transform) 闭包，闭包的具体应用 （吟唱八股 扯到防抖节流） 写一个回流 animation和t

一面：（居然是多个面试官，第一次遇到） 主要问项目，项目问了大概二十几分钟 我是用的是appium，所以又问了appium的底层实现方式 使用过的adb命令 怎么用adb启动app adb实现截屏 Linux如何定位文本中的浮点数 sed命令的使用方法 设计购物车测试用例 怎么理解的测开这个岗位 反问环节 二面：（时间很短，只有半个小时左右，因为我摄像头突然坏了，所以没考代码） 先问了在校学的课程

Base上海：Java后端开发 TimeLine： 7.18 投递 7.25 约面 7.26 一面 20:00 - 21:00 兴许是我提前说了现在在实习，两个月没背八股和刷题 所以面试官问我的问题都很简单，感觉是为我量身打造的 1. 自我介绍（只说了学校+目前在实习+未来打算做一名Java后端开发工程师） 2. 项目一点没问 3. 主要拷打目前阿里实习的内容，我写的三点全问了，我在实习中使用的设

面试时长：80min 主要手撕有点水了，被指出几个问题 内聚、开闭 面试内容： * 自我介绍（只介绍AI异构相关的） * cuda优化方法有哪些 * 看了哪些资料 * 手撕：反转链表 * 手撕：拓扑排序 * 手撕需要单元测试和自己定义数据结构 * 虚函数不加virtual可以吗 * 虚函数表怎么实现 * 模板编译过程讲讲 * 类的成员模板函数可以吗 * 类的成员模板函数可以是虚函数吗 反问： *

10号投的终于走到这个流程了 双非二本 逮着简历上一个flexible.js的点问....秒挂 常规八股就不发了，发点不会的大家一起讨论一下吧，欢迎佬们指教！ 感觉问的挺细的 很有深度 只会背八股应声倒地 面试官的问题都是循序渐进上来的 也会讲一下答案，当时身体不太舒服状态不是很好（状态好也过不了） flexible.js它的内部是做了什么 这个转化是在浏览器端还是在编译的时候？ 缩放的时候会改变

一面凉经 1.九个30px的盒子flex排列，父盒子100px。一排三个，三排。 八个盒子，最后一排两边放两个 2.写三角形 3.实现6px 4.使用扩展运算符实现两个等长数组合并成二维数组。例如【1,2,3】【4,5,6】合并成【【1，4】...】（递归） 5.使用reduce实现获取数组中最大相同字符的方法，不能使用其他遍历方式。 鼠鼠我啊，这波菜得抠脚了捏 #百度前端面经#

8.18 运维部三面 秒挂 8.22 基础网络部约面 也秒挂哈哈哈 全程一个半小时，挂的主要原因我觉得是技能不对口吧，尽管作为一名网络工程专业的学生，我有学过思科路由交换机这方面关于网络运维方面的知识，但是已经还回去了，加上我平时的侧重学习方向是软件，也就是应用层，或者传输层，而网络部更想了解网络层，数据链路层的掌握情况，所以和面试官的关注点不一样，技能不匹配吧 面试官：“自我介绍” 介绍实习工作

一面 redis： RDB和AOF的区别 AOF中记录的是什么，RDB中记录了什么 过期数据的删除策略 使用这些删除策略可能会出现哪些问题 定期删除是所有数据删除吗 内存淘汰机制 allkeys详细说说 redis使用场景 redis和memcached有什么区别 为什么用单线程不用多线程 clickhouse（实习里用的主要是这个）： 简单介绍一下clickhouse，说说为什么用这个 说一下R

【设计题】今日头条会根据用户的浏览行为、内容偏好等信息，为每个用户抽象出一个标签化的用户画像，用于内容推荐。用户画像的存储、高并发访问，是推荐系统的重要环节之一。 现在请你给出一个用户画像存储、访问方案，设计的时候请考虑一下几个方面： 用户画像如何存储如何保证在线高并发、低延迟地访问机器宕机、负载均衡问题 如果用户增长很快，在你的方案下，该如何做扩容? 将存储用户画像的数据经过哈希函数运算后得到一

背景：主研多模态分类领域，秋招主要投NLP和多模态方向的算法岗，如果机器学习的岗位描述和我相符也会投 流程：投递岗位为自然语言处理工程师，投递时间n，投完直接挂了，后来找师兄部门直推的，一面时间是m=n+49，over 其实面试的时候能感觉到是KPI，对我兴趣不大 一面： 自我介绍 介绍第一个项目，并对项目进行提问，细节包括输出、参数更新、反向传播等 介绍第二个项目，是否遇到样本不平衡的问题 神经

1、手写瀑布流布局（如图1） 2、flex的使用场景和六个属性 3、使用过哪些布局单位 4、一个CSS输出题（如图2） h2 选择器设置了字体大小为 2em，这里 em 是相对于其父元素的字体大小。由于 h2 是 .container 的子元素，em 将会相对于 .container 的字体大小，即 3rem 或 48px。所以 2em 等于 2 * 48px = 96px。 p 选择器设置了字体

问项目问的很奇怪，比如预训练模型初始化怎么做的，模型多少层，嵌入维度怎么样，权重捆绑。 问了一堆深度学习的八股，bert，transformer，梯度消失梯度爆炸，BNLN之类的。 代码做了两题，lc.200 岛屿数量 和 lc.16 最接近的三数之和，手撕了，后面问了三数之和时间复杂度优化策略和n数之和思路。 反问问了对方业务，主要是百度APP首页搜广推。 第二天告知一面已过 #百度求职进展汇总

整体四十分钟，是个女面试官，部门是商业AIGC 1.自我介绍 2.拷打实习经历，先让我整体讲了一遍，然后问我数据怎么构建的、数据采样是怎么做的、作用是怎么、模型训练调参怎么做的、部署用的什么、评估怎么做的等等 3.跳过第一个项目，拷打第二个项目，我的是一个论文项目，先介绍了一下背景，然后介绍整体论文内容，然后拷打了几个问题，难崩的是拷打到了一个痛点 4.代码题，用递归和非递归写快排，递归的我会，练

这个约面很诡异，事情是这样的，我最开始投百度，投的是那个机器学习/数据挖掘/自然语言处理工程师的岗位，我看有二百多个hc，觉得应该可以给个面的机会吧，然后过几天就共享了我就换了个商业AIGC，过几天约面了，结果又有个百度面试官打来，说是百度推荐这边的，岗位还是那个机器学习/数据挖掘/自然语言处理工程师的，我寻思那个不是挂了吗，怎么还约面，但是本着增加一次面试经验的原则，就约面了 整体45分钟，体会