1、涉密 去部队能接受吗 2、项目里用的什么地图 3、axios二次封装怎么做的 4、实习时间 最快到岗
部门应该叫运营商供应部 9.12 一面 35min,对方迟到5min,没开摄像头 基本确定是挂了,校招一面问这些,怀疑在招前端科学家,AI公司就是硬气。 假如你在做一个银行项目,如何保证web安全 拿到一个前端项目,如何配置这个项目(答了prettier、eslint、husky...) 谈谈对前端工程化的理解(我觉得就是上面这些东西,对方不满意) 如何优化页面的速度(答了懒加载、CDN、缓存、虚
boss直聘上直接加我微信约面试 上来先自我介绍,然后让我讲DPDK的项目,问我怎么绕过内核的,然后项目中遇到了什么困难。 说c语言了解的怎么样,静态全局变量和全局变量的区别;在函数内声明static变量在其他函数内能访问吗,不能的话在函数外声明extern int x后其他函数可以访问吗?数组和指针的区别是什么?数组与指针的区别是什么?指针和引用的区别,引用占用内存空间吗?内存有哪几种类型?这我
问了20分钟浅八股 最后评价我整体可以但实际经验不足 没想到第一个面试这么快结束 基本就是八股的疯狂背诵 可是0实习0实际项目经验的铁废物哪有那么多实操经验啊 希望给个offer给我涨涨信心 #我的实习求职记录#
就自我介绍+职业规划+岗位优势+意向地点,然后说让我等结果? 但我还是厚脸皮说能不能问两个问题。。。即使这样加起来也不过6分钟???寄 #新华三#
这个讲义的主要目标就是来讨论特权程序,为什么需要他们,他们如何工作,以及它们有什么安全问题。特权程序是可以给予用户额外权限的程序,这些权限超出了用户已有的权限。例如,Web 服务器是特权程序,因为他允许远程用户访问服务端的资源;Set-UID 程序也是个特权程序,因为他允许用户在程序执行期间获得 ROOT 权限。 这篇讲义中,我们会专注于 Set-UID 的机制,并且在我们的案例学习中使用它。但是
要点 对于在代码中的调试信息console.log(),alert(),调试完之后一定要把它去掉,避免在线上输出,否则会显得我们开发不够专业,不够严谨 注释 As short as possible(如无必要,勿增注释):尽量提高代码本身的清晰性、可读性。 As long as necessary(如有必要,尽量详尽):合理的注释、空行排版等,可以让代码更易阅读、更具美感。 单行注释 必须独占一行
#字节面经 #字节招聘 首先楼主通过了小荷健康的3次面试➕hr面,由于无hc,被飞书people捞起来再通过一次三面拿到offer 双非本科,无实习经历,这一点也是第一个被排序掉的原因,还好运气好,最终成功拿到offer 楼主一般面试完基本都会不太记得问题,所以面经可能不是很全 最后有招聘广告 小荷健康一面 自我介绍 关于this的输出题,考察普通函数和箭头函数this的指向 讲一讲 js 事件循
Background: 马上放暑假了 准备在回国几个月的假期时间找个实习 面试: 在Boss直聘上投的简历 过了可能一周收到了面试的邀请 我专业学的分布式 1.第一个问题就问了什么是分布式系统有什么用. 讲了讲特点,然后追问怎么实现数据的一致性算法等,这个没学过完犊子。 2.简历上还写学过机器学习,第二个问题问什么是机器学习。讲了讲几个机器学习方法就没了,这个地方没多问。 3.JVM描述整个JVM
智识神工 第一面 主要是对项目的询问,解释项目的各种地方。 第二面 自我介绍 Double DQN与传统DQN的区别什么? 最大的区别在于Q现实的计算方法,DQN中TargetQ的计算方法是 YtDQN=Rt+1+γaQ(St+1,a;θt−)=Rt+1+γQ(St+1,aQ(St+1,a;θt),θt)Y_t^{DQN} =R_{t+1}+\gamma \max_aQ(S_{t+1},a;\th
Python 在科学计算上的应用非常广泛,包括数学、统计学、图形学……等等, 也是科学计算领域的首选编程语言之一。 这一部分的文章主要是介绍 Python 在科学计算领域常用的库,以及科学计算在日常中可能的实际用例。 常用库介绍 IPython 和 Jupyter Notebook NumPy NumPy 是 Python 科学计算生态系统的基础,提供了多维数组操作、线性代数运算、傅立叶变换等 多
背景 Python 常用于开发高性能的科学应用。它被广泛应用于学术和科学项目中,因为它易于编写和执行。 由于它的高性能,Python 中的科学计算经常使用扩展库,通常用更快的语言编写(比如 C 语言,或者用于矩阵操作的 FORTRAN) 。主要使用的库由 NumPy , SciPy 和 Matplotlib 。详细讨论这些库超出了 Python 最佳实践指南的范围。然而,对 Python 科学计算
数据科学最近成为计算机的热门领域。数据科学是利用计算机的运算能力对数据进行处理,从数据中提取信息,进而形成“知识”。它已经影响了计算机视觉、信号处理、自然语言识别等计算机分支。
数据科学最近成为计算机的热门领域。数据科学是利用计算机的运算能力对数据进行处理,从数据中提取信息,进而形成“知识”。它已经影响了计算机视觉、信号处理、自然语言识别等计算机分支。数据科学已经在IT、金融、医学、自动驾驶等领域得到广泛使用。(如果你熟知中情局的棱镜泄密事件,你会发现数据科学已经在情报领域广泛使用。) 在这系列文章中,我希望能完成从概率论,统计,到机器学习的整个数据分析的链条。传统意义上
已凉 1. SpringBoot和SSM相比的优点是什么? 2. AOP原理和实际使用场景 3. ORM框架 Mybatis如何集成到我们的SSM项目和SpringBoot项目中 4. #和$的区别是什么,SQL注入是什么?具体指的是什么(举个例子) 5. MySQL性能优化 6. 索引底层原理 7. 索引失效的场景 8. 模糊比配一定会导致索引失效吗?如果是开头不是%就不会导致索引失效吗? 9.