自我介绍 tcp,udp 浏览器打开网页的通信过程 https 为什安全 非对称加密算法在https中的流程 进程和线程 jvm(问的很多很多) hashmap扩容原理 handler的作用和原理 ==和equal区别 hashCode()和equals()方法的关系 try catch执行return的区别 消息队列作用 四大组件 Activity启动模式(用具体的业务说明) 讲一下你所知道集合
让我讲一下rn说什么都可以 你是怎么学习rn的js之前就会吗(在公司学的) 讲一下在公司的工作经历吧 用户量和日活 经历过几个版本 你做过需求,那整个流程是怎样了 说说怎么和产品,测试沟通 假如有个需求很急而且产品也比较有话语权你改怎么做 三面基本没问什么技术,后面很多是这种类似的问题
自我介绍 讲一下实习 (我实习负责的工作和rn有关,会有一些rn和js问题) rn的优点 热更新 如何实现跨端 rn的性能优化(有很多点,我详细说的bundle) js有哪些内置对象 js有多线程吗,可以用什么方式实现多线程 简单说了一下变量提升 (因为我的js水平有限,我和面试官说自己的js不是很深入的了解还是和原生打交道的多,面试官点头没再问js相关的) 处理过内存泄漏,那讲一下吧 如何判断内
1.自我介绍 2.作用域 3.闭包 4.原型链 5.一个对象内部重写了hasOwnProperty,如 const foo = { hasOwnProperty() { return false }, bar: 'bar' } 然后调用obj.hasOwnProperty('bar'),返回false,如何返回true(对象的原型有为原生的hasOwnProperty) 答案:const resu
投的算法,机器学习/数据挖掘,50个hc的那个,然后简历没过,给我共享到北京的这个岗位了,300hc的这个 一面 上来先和我说这个岗位是推荐,说如果不match我可以换,我说没事,虽然我不是搞推荐的但是还是有点相关,我是搞时序的 自我介绍 项目介绍 八股: roc,auc等 xgboost 树模型等 代码题:链表去重,秒了 这一面面试官人还是很好的,我自己表现的有点拉垮,算是秋招刚开始的时候面的,
说明 调用方法: $.f2e.util.statpid.baidu(code) 函数说明: 需求方一般提供百度统计代码如下,前端人员只需要把//hm.baidu.com/hm.js?后的a7a9f8f6ef651080e47a518fce18d94d做为code参数 <script> var _hmt = _hmt || []; (function() { var
8.3—百度—一面—C++/PHP/GO研发工程师 —————————————————— vector与list的区别 查找、插入的时间复杂度 vector的push_back与emplace_back的区别、使用场景 这两个操作是线程安全的吗? 如何实现线程安全 除了加锁还有其他方式吗 vector如何释放内存空间?怎么写 虚函数和纯虚函数的区别 虚函数表存放在哪里、什么时候生成的 模板类如何实
7.19—百度—二面—C++/PHP研发工程师(60min) GET、POST区别,问的比较细 HTTP和TCP什么关系 TCP报文包括哪些部分 URL是不是报文的一部分 select、poll、epoll 登录的表结构设计(只有用户名和密码) HTTP从请求到得到结果的过程,也比较细 编程题:类似于零钱兑换,用递归写出来了,改动态规划出了点问题
7.18—百度—一面—C++/PHP研发工程师(47min) vector怎么实现 迭代器的实现 虚表、涉及到继承呢? select、poll、epoll epoll红黑树的作用 用户态和内核态分别会做什么,怎么切换的 进程与线程 进程的创建需要系统分配什么资源 虚拟内存是如何构建的 虚拟内存有哪些区域 虚拟内存怎么映射到物理内存 转换用到的媒介是什么 进程访问虚拟内存的流程 事务隔离级别相关 H
百度二面面试没问多少问题(ps:面试官全程dj,感觉漫不经心的) 1. 自我介绍 2. 详细介绍项目,但面试官没详细询问 3. 问了hashmap,然后去引申出红黑树。 4. 问了hash冲突,详细问了再哈希为什么可以得到不同的hashcode 5. 手撕反转链表(递归+ 头插法) 面完一看,马上就进共享池,这是凉了吗?
百度笔试 3.58 百度一面 4.11 字符串逆序 变量提升 手写call 实现Promise.retry 实现一个方法,每隔一秒输出1,2,3,4,5 啊啊啊百度直接挂了,我太垃圾了!!!在这之前根本没做过相关的题目,上来两眼懵逼!#百度前端实习##百度前端面经#
本文向大家介绍python机器学习之神经网络(一),包括了python机器学习之神经网络(一)的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 python有专门的神经网络库,但为了加深印象,我自己在numpy库的基础上,自己编写了一个简单的神经网络程序,是基于Rosenblatt感知器的,这个感知器建立在一个线性神经元之上,神经元模型的求和节点计算作用于突触输入的线性组合,同时结合外部作用的偏置,对若干
本文向大家介绍python机器学习之神经网络(二),包括了python机器学习之神经网络(二)的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 由于Rosenblatt感知器的局限性,对于非线性分类的效果不理想。为了对线性分类无法区分的数据进行分类,需要构建多层感知器结构对数据进行分类,多层感知器结构如下: 该网络由输入层,隐藏层,和输出层构成,能表示种类繁多的非线性曲面,每一个隐藏层都有一个激活函数,将
安装 TensorFlow 安装依赖套件 $ sudo apt-get install default-jdk libcupti-dev $ export JAVA_HOME='/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-arm64/' 取得 TensorFlow 编译脚本 $ git clone git://github.com/jetsonhacks/installTenso
安装 OpenCV 既然 TX2 上面有相机模组,那我们就来装个 OpenCV 来做相机的影像处理吧! Python3 会是我们的主要语言。 安装依赖套件 $ sudo apt-get install build-essential cmake git pkg-config libjpeg8-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev libavcod