《运营人找工作求助阵地》专题

#非技术2023笔面经# 岗位JD见图：贝壳找房2023届秋招-产品运营-一面过二面挂 一、面试问题 1.自我介绍 2.自我介绍中有提到对贝壳找房的一次IP营销印象深刻，觉得最打动你的点是什么？ 3.过往实习经历中，带给你最大成就感的印象深刻的事情是什么，展开讲一讲。（讲了实习负责的项目）负责这个项目多久了？项目的目标是什么？具体数据有怎样的提升？（中间有被质疑转化率提升并不多）在这个过程中需要背

我已经在ELB后面的AWS实例上设置了艺术工厂OSS版本6.9.1，并且已经从GitLab CI/CD成功地将构建部署到它。我现在正试图在我的笔记本电脑上设置一个本地艺术工厂OSS版本6.10.0，这样我就可以在与团队共享之前在本地开发构建。 我的本地工件完全连接到JCentre，我可以浏览该存储库。 我的gradle构建将很高兴地连接到位于http://{URL}/artifactory的AWS

vue2前端设置跨域一直不生效，一直显示是127.0.0.1。 百度了半天每个代码都试了，就是不行。版本是@vue/cli 5.0.8

面试：群面+结构（都是线上面试，是用腾讯会议进行面试） 群面：应该算是剧本杀，反正就是某个地方有人die了，然后n个嫌疑人，m条线索。最后汇报是组内统一意见选出嫌疑人，以及最多3条还需要搜索的线索。 读题10分钟，讨论+汇报 30min，没有个人陈述。 结构化：就像是政府岗结构化面试，按照编号一个个进入面试间，有两个部分，一个是情景题和一个专业题 情景题是： 1.列举一个用专业知识说服对方的事例

当您使用数字对矩阵进行加，减，乘或除时，这称为scalar operation 。 标量运算产生具有相同行数和列数的新矩阵，其中原始矩阵的每个元素被添加，减去，乘以或除以数字。 例子 (Example) 使用以下代码创建脚本文件 - a = [ 10 12 23 ; 14 8 6; 27 8 9]; b = 2; c = a + b d = a - b e = a * b f = a/b 运行该

运维工具用于帮助用户自动化运维虚拟机等资源，如定时开关机和通过编排部署虚拟机和容器实例等。 定时任务 定时任务即在指定的时间点对关联资源进行指定动作。 编排 通过Helm编排一键部署虚拟机实例和容器实例。

我有30个矩阵（1446x1124），包含从0到99的值。我想有一个输出矩阵，具有相同的大小，并且在每个单元中包含该矩阵的一个元素（例如2）在30个输入矩阵上的输出频率（在0和1之间）。

我在1-2年前用libGDX做了一个游戏，我可以在eclipse上运行它，它很有效。当我想导出jar文件时，我转到Export-Runnable jar file-这里我选择package required libraries并导出它。

环境: 其他：发生了什么：我们有以下设置的库伯内特集群设置 主配置详细信息： 按以下配置运行kube dns： 发生了什么:Kubernetes DNS在kube-dns pod工作的地方工作，如果scale kubedns pod在任何地方(节点)都不工作。 在下面的中，一个dns pod正在节点1上运行，响应也来自节点1 busybox pod，但是节点2 busybox pod nslook

主要内容：手段结束分析的工作原理,运算符子目标,均值分析算法人工智能中的手段 - 结束分析 前面已经学习了向前或向后推理的策略，但是两个方向的混合适合于解决复杂和大的问题。这样一种混合策略，使得有可能首先解决问题的主要部分，然后回过头来解决在组合问题的大部分期间出现的小问题。这种技术称为手段 - 末端分析。 Means-Ends分析是人工智能中用于限制AI程序中搜索的问题解决技术。 它是向后和向前搜索技术的混合体。 MEA技术于1961年由Allen Ne

主要内容：爬山算法的特点,爬山的国家空间图,状态的不同区域,爬山类型算法：,爬山算法存在的问题爬山(Hill Climbing)算法是一种局部搜索算法，它在增加高度/值的方向上连续移动，以找到山峰或最佳解决问题的方法。它在达到峰值时终止，其中没有邻居具有更高的值。 爬山算法是一种用于优化数学问题的技术。其中一个广泛讨论的爬山算法的例子是旅行商问题，其中我们需要最小化推销员的行进距离。 它也称为贪婪的本地搜索，因为它只关注其良好的直接邻居状态而不是超越它。爬山算法的节点有两个组成部分，即状态

主要内容：解决问题的代理,搜索算法术语,搜索算法的属性,搜索算法的类型搜索算法是人工智能最重要的领域之一。本主题将解释有关AI中搜索算法的所有信息。 解决问题的代理 在人工智能中，搜索技术是普遍的问题解决方法。AI中的合理代理或问题解决代理主要使用这些搜索策略或算法来解决特定问题并提供最佳结果。解决问题的代理是基于目标的代理并使用原子表示。在本主题中，我们将学习各种解决问题的搜索算法。 搜索算法术语 搜索：搜索是一个一步一步的过程，用于解决给定搜索空间中的搜索问题。

主要内容：聊天机器人尝试图灵测试,中国室的争论1950年，艾伦·图灵(Alan Turing)介绍了一项测试，以检查机器是否能像人类一样思考，这项测试称为图灵测试。在这个测试中，图灵提出如果计算机可以在特定条件下模仿人类的反应，那么可以说计算机是智能的。 图灵在其1950年的论文“计算机器和智能”中介绍了图灵测试，该论文提出了“机器能想到吗？”的问题。 图灵测试基于派对游戏“模仿游戏”，并进行了一些修改。这个游戏涉及三个玩家，其中一个玩家是计

主要内容：1. 简单的反射代理,2. 基于模型的反射代理,3. 基于目标的代理,4. 基于效用的代理,5. 学习代理代理可以根据其感知智能和能力的程度分为五类。所有这些代理都可以改善其性能并在一段时间内产生更好的行动。这些如下： 简单的反射代理 基于模型的反射代理 基于目标的代理商 基于效用的代理 学习代理 1. 简单的反射代理 简单反射代理是最简单的代理。这些代理人根据当前的感知来做出决定，并忽略其余的感知历史。 这些代理只能在完全可观察的环境中取得成功。 简单反射代理在决策和行动过程中不考虑

如果我的理解是正确的，那么我的问题就来了。假设bolt是由Python实现的。由于storm通过stdout/stdin在多个lang bolt之间传输数据，如果两个worker运行在不同的主机上，spout如何将数据发送到位于另一个主机上的bolt？