《深信服提前批》专题

首先是项目，然后是八股。其中项目和实习主要问收获了什么，一个具体解决问题的过程。 首先是java集合，首先是HashMap，包括其底层实现原理，红黑树是否会转换回链表。负载因子，扩容为什么是两倍。 线程安全 为什么hashmap线程不安全 ，具体哪三个方面get put 扩容。concurrentHashmap原理。 排序算法稳定性指的是什么？ 设计模式：开发中常用的设计模式，具体在哪些业务能使用

提前批的第一场面试，5点面到8点 边实习边准备秋招，手上还有bug没改完 还有新需求技术方案要准备，同时还要准备转正答辩，面试真的很没底 滴滴约面第二次了，第一次错过，这次不敢不约了，只能硬着头皮上，面试前一天晚上之前只过了面经的1/3，面试当天在公司狂看面经，react也没准备，感觉自己要完了。运气比较好，遇到的面试官很和善，也非常善于引导，体验很好 几个印象深刻的没答好的问题： 1.webpa

8/8 滴滴二连面 一面 1. 自我介绍 2. 两个项目（CMU15445，MIT6.824）的每一部分具体做了什么可以说一下吗？ 3. 讲一下LRU-K和LRU的区别是什么？LRU-K比LRU好在哪儿？（15445） 4. Raft中，当变更节点的时候，出现脑裂，Raft是如何解决的？ 5. 在你的Raft KV中是如何实现负载均衡的？ 6. 如果在分片迁移的时候，客户端想要写，如何处理这种情况

1.自我介绍 2.项目经历，逐条拷打 3.假设面试官什么都不懂，简短介绍transformer让其理解 transformer的结构 transformer残差连接的目的 transformer encoder的归一化是什么 cv常用的归一化是什么，和transformer归一化的区别 layernorm的公式 batchnorm推理时的方差和均值如何计算 4.RAG的流程 5.LLM Agent

1.自我介绍 2.项目拷打 3.实习拷打 4.微调的显存需求，如何估算？经典的Deepspeed举例 5.deepspeed 原理 （ZeRO三阶段、offload） 5.多标签文本分类，怎么选大模型，loss怎么设计（不太会传统的NLP任务，每个文本可能有多个标签，只回答了一个交叉熵损失） 6.z字螺旋矩阵生成（感觉不能叫螺旋矩阵）： 具体为给定一个正整数N，生成下面形式的NxN的矩阵 N=4为

实习经历追问得比较多，八股很基础，整体答得应该还可以，算法题拉了坨大的，出了个简单题结果当时脑子抽了没想到双指针的解法。直接寄 滴滴的面试模式挺好的，几轮面试基本一天面完，出结果也快，不给人其他幻想#软件开发笔面经#

技术研发提前批专项 后台开发 地点投的北京 面试被分配到csig腾讯云 一面7.24 面试了一个多小时，通过 二面7.31 仅面试十分钟 上来先做了自我介绍，然后问遇到了什么难点，然后问考不考虑去深圳，我说可以考虑，我是东北人，优先考虑北京，然后连反问的机会都没给，直接说面试就到这里了，后续等待结果 8.1 挂 #腾讯# #csig#

地图出行服务业务部-T联合 (一面已凉 投递时间：7.11（第一次投递的挂掉了） 变更岗位：7.26 测评邮件：7.26 面试时间：7.30 15:00，挂得很快，吃完饭回来就挂了 总时长：80min，其中项目40min 1、之前在百度做的岗位信息爬取和我的论文有什么关系，为什么离职了？ 2、论文里的损失解释一下，设计的模型是微调的 or 预训练的？ 3、比赛是自己做的还是组里合作的 4、tran

7.30一面 1.自我介绍 2.纯问项目，主要就是让讲项目，做这个项目的背景，以及具体思路。 3.手撕，(给一个有问题的路径，返回正确路径)

第一轮面试 2024-07-26 约的10:00，很准时就开始了，然后一共6分钟（我感觉受到了侮辱） 问题内容： 自我介绍 是否了解浪潮通信信息 是否对研发感兴趣 在项目或实习中担任角色 项目是领导设计好你负责实现，还是说你也参与功能设计 会不会Java 会不会软件开发 Python2和Python3的区别 反问：业务内容 答：不同部门不一样 反问：面试流程 答：如果通过了的话，分到部门后会有二次

自我介绍 分享一个自己常用的软件，解释原因 是否遇到过难以解决的问题 选择产品经理的原因 反问 整体来说，百度面试体验感还是很好滴，但提前批都是大佬，所以感觉过的可能性不高啊#非技术面试记录#

面试官很和蔼，循循善诱问的。 先问的Java基础，主要是多线程相关的多，还有垃圾回收机制 然后是Android基础，实现跨线程通信的方式，ContentProvider，sqlite相关 还问了一些Kotlin相关 接着是实际场景题，根据我的实习经历问了我一个实际场景，看我如何实现。 根据我回答的知识点，又问了权限相关，互相调用相关这些。 最后是一道算法题，找到一个字符串中出现次数最少，且最左的字

今天一面，我感觉大抵是凉了 投的时候看见里面有 3D 视觉岗,就投了，结果是智能创作平台捞的我，我一查发现他们是做生成模型的。虽然感觉凉的概率比较大，但是还是认真准备了 面试时，面试官问了什么是 stable diffusion 目标检测网络知道哪些，详细说下 对抗生成网络说下，大模型微调的策略都有哪些（这些我都答上了，不过其中 stable diffusion 的文本特征和图像特征怎么对齐，这个

牛客攒攒人品 面试公司岗位：百度产品经理(地图) 7.8投递，7.15一面，面试时长30min左右吧 1、自我介绍 2、深挖简历：聊最近的1段实习经历，主要聊都做了什么，需求的来源是什么，然后怎么提升数据指标，怎么评估自己做的好不好等等，经历挖的比较细，关于数据目标的部分有点没答好 3、深挖简历：校园项目-项目的初衷背景、为了解决什么问题，在项目里扮演什么角色？过程中遇到推进困难的部分是怎么解决的

#长鑫存储# 7.10 一面结束：自我介绍；详细介绍一下项目；拷问一些项目遇到的困难，与他人合作遇到的分歧；问了一些python和Java基础，两者有啥区别，哈希表有序么，字典的特性啥啥的；遇到新的项目怎么办，怎么快速上手；最后是反问环节，建议打牢基础。也问了一下工作地点能否接受，对长鑫是否了解 当天晚上八点就发二面邀请了，12号下午场