公司:携程 岗位:交互设计师 时间:40min ——面试内容—— 1、自我介绍 2、讲解作品集项目 【实习做的设计规范相关项目】 Q1. 设计规范最重要的是要解决差异的问题,如果遇到差异很大的情况要怎么解决? A1. 看对方设计诉求强弱,要么消除差异,要么扩大差异 Q2. 在上述的项目中有遇到不可调和差异的情况吗? A2. 沟通,先拉齐目标,再讨论落地 Q3. 你是怎么理解体验和数据之间的关联呢?
本来以为只有一场终面,没想到最近看hr又开始捞人(感觉招的应该不多 想来是有人拒了...),而且也没有搜到过IT岗的面经,就给大家分享一下这段比较舒适的面试体验吧~ 我是之前去了他们的宣讲会,到场就有面试直通卡(其实就是个形式,他们登记了名字之后就可以直接等面试了)。回来之后大概两三天就收到了测评和初面,测评应该不刷人但也要做了再初面。 一面2V1,是IT某个部门的总监类人物和一个hr,面试体验很
第一题没啥好说的,简单题 第二题我的思路是判断是否能变成全0或全1,相当于一个长度为2从左往右的滑窗,离开滑窗的位置不会再有修改的机会,所以当滑窗左边这个值跟目标值不一致时就需要做一次翻转 第三题也没啥好说的,BFS就完事 #百度笔试#
前置:笔试AK。 面试时间:2022.9.29 投滴岗位:深圳,深圳-C++/PHP/GO研发工程师 实际面试岗位:深圳,安全部-车联网/物联网嵌入式C++开发 1. 自我介绍 2. 介绍一个最有价值的项目? 3. 服务器性能的感知策略是怎么做的? 测量和具体架构 4. idea是边做边产生的,还是一开始就这么设计的? 框架是设计的,具体的种类、测量和加权是边做边加的。
1. 自我介绍 2. 纯C使用过吗?C和C++主要区别。 3. 花费最多精力的项目? 4. 后续工作方向和发展计划? 5. 纯C可以实现多态吗?怎么实现? 6. 虚函数的原理与功能,底层实现逻辑? 7. C语言的函数是如何调用栈的?参数存储和返回值的栈使用? 8. C和C++内存对齐规则?struct?为什么要对齐? 9. 安全方面了解哪些吗? 10. 对称加密和非对称加密? 11. HTTPs的
自我介绍 做了那么多项目,技术栈有哪些? C++后台和客户端,更倾向于哪一块? 为什么希望做底层的软件开发? 对想从事工作的未来展望?技术栈有哪些了解? 进程和线程有什么区别?为什么要这么设计?解决了什么实际问题? 虚拟地址的原理和设计思路? 现在大部分面向对象的代码都适用new或者链表申请内存,程序执行和地址是否连续有关系吗?虚拟内存实际意义? 网络高并发epoll编程? 网络做的项目主要偏向?
1.笔试 邮件链接点进去,有25道题左右,包括数据结构计算机网络操作系统之类的题。全程要求开摄像头共享屏幕。前十几单选,接着几个多选,后面四个主观题主要内容是网络规划和一个实际中遇到的问题怎么解决。题目整体来说还是有点难度。 通过 2.技术面试 笔试通过两天内就收到了面试通知。要求提前准备好电子简历四六级成绩单和在线成绩证明发hr邮箱。在第二天选一个面试时间,我选的第二天下午。 进去迪普技术面专门
上周的一面,深挖了简历,过了,昨天打电话二面,刚面完,总结一下问的问题 一、自我介绍 二、问了我一面面试官问的一个问题,希望有独特的见解(问题是:美团优选晚到你认为是什么原因造成的?要怎么去改善?) 三、本月JMV下降,你认为是什么原因造成的?怎么去解决? 四、微信消息撤回,为什么有提示?(这个他说要站在被撤回者的角度看问题) 五、怎么给外卖员配送费定价?什么方式?底层核心逻辑是什么? 大致的问题
2023届秋招 视源股份 电商运营 一面是群面 凉经 形式:半结构化面试 3位面试者 V 1位面试官 一问一答的问答形式,不是无领导小组讨论 1、你为什么投递这个岗位? 2、你手头上有没有其他offer 3、有没有投递其他公司? 4、投递的都是什么岗位? 5、对于工作地点、工作时间、工作强度、薪资待遇方面的看法? 6、请说说在学习、工作或者生活当中,有没有你努力了,但是还是没有达到预期或者是失败了
我正在尝试实现一个轮播与引导,其中的图像是居中和自动调整大小。例如,在JSFiddle中,正如您所看到的,第一个图像(垂直的图像)延伸了整个div,而第三个图像保持在顶部。我想重现Facebook或Twitter轮播的行为,其中图像被定位在中心,并根据包含它们的Div调整大小。你能帮帮我吗? CSS
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