时间:2022-11-15 公司:新加坡Tiktok 岗位:后端开发岗 流程:一面 结果:通过 新加坡tiktok一面,,面完后10分钟就收到邮件约二面了,总体难度不大,比国内简单,主要是问项目+一道算法题,没问八股文。 - 自我介绍 - 项目 打开简历共享屏幕,一条一条扣项目,大概20-30分钟,所以一定要熟悉自己的简历! - 一道leetcode,给20-30分钟, 题目:leetcode 3
时间:9 月 21 日 时长:1 h 左右 base:北京 常规的八股 + 两个算法题,没有其他的手写了。 事件循环; 浏览器的事件循环 NodeJS 的事件循环 NodeJS 现在的事件循环与浏览器的事件循环是否一致 输入 URL 到渲染出页面的整个过程; 渲染的过程; 闭包的理解; this 指向问题; 作用域有哪些; 对 JavaScript 继承的理解; JavaScript 继承 与 J
之前发了两次面试邀请,但点进去都约满了,这次终于手速到…… 大概40min,常见八股为主 css上中下布局,中间自适应,绝对定位 你知道哪些选择器 let,var,const 数组foreach方法和map方法的区别 vue组件通信,你项目中用了哪些,eventBus的缺点 项目,路由权限控制,性能优化(打包后的js文件体积过大怎么处理),你遇到的困难(说了跨域和前端加密) 实习,项目开发的流程
无后续,应该是挂了 30min 2个面试官 一个面试官问专业知识,另一个面试官问的跟华为主管面差不多 面试官1: 1.vue3和vue2区别,数组的响应式 2.难道vue2不能打包吗,tree-shaking原理 3.webpack打包原理,loader和plugin区别,webpack怎么做优化项目 4.vue2和vue3生命周期 onBeforeUnmount 卸载组件实例之前调用 onUnm
时间节点 8月30日笔试 9月5日集体面试 面经 笔试A3道以上才有面试 #23届秋招笔面经#
#23届秋招笔面经#
#产品2023笔面经# (1) 自我介绍 (2)最成功的一个项目经历,从众收获到了什么?下次有什么值得改进的地方? (3)Iaas saas paas三者的区别有哪些 (4)了解哪些技术,对于云平台的理解 (5)实习中遇到的最大困难是什么,如何解决的
一面 40min 0906 没有任何八股,全程讨论抖音数仓架构。重点于日常业务与架构优化。 二面 30min 0915 没有任何八股,全程围绕一个问题展开:数仓未来出路。答较烂,最后答案大约是脱离数仓的固有边界,向上走往业务靠拢 吐槽一下这个答案。在一般的大厂,如果划定了公共层与应用两个组,那做公共层是不能也没法向业务方对接的,因为业务方是去找应用同学承接业务。如果公共层数仓同学去接业务,不仅没有
1. 自我介绍 2.介绍实习项目,针对项目仔细提问,问测试流程,压测怎么做的,开发用了什么技术栈,具体细节等。 3.实习用到了go,问go中切片和数组的区别:(我忘记了😅😅) ● 切片是指针类型,数组是值类型 ● 数组的长度是固定的,而切片不是(切片是动态的数组) ● 切片比数组多一个属性:容量(cap) ● 切片的底层是数组 3. http和https,加密机制 4.一个网址从浏览器输入的全
一面-12.11 1.写四个题 统计一个字符串中出现次数最多字符的初始索引和次数 将浮点型数转换成金额格式 将十六进制RGB颜色数值转换成十进制标识 写一个LRU 2.前端基础 闭包 js的原型和传统继承有什么区别 原型链的定义 js和其他语言有什么区别 防抖节流,加了一些扩展条件,考验临场设计能力 3.实习经历 研发流程体系 怎么去开发一个业务组件 二面-12.12 1.自我介绍 2.实习经历-
9.12 一面(30min) 电话面,八股比较少,开放性问题比较多。 无自我介绍,讲一个你简历上的项目 项目 SpringMVC和SpringBoot区别 SpringBoot自动装配 Spring有很多的bean,启动慢,怎么优化 怎么知道一个bean的启动耗时 bean的初始化过程哪一阶段比较耗时 动态代理有几种方式 jdk代理,cglib区别 知道哪些字节码框架 有没有用ASM来做什么 打印
公司:京东 部门:CCO体系-信息安全部 岗位:算法工程师-机器学习 形式:视频面试 视频面试平台:JoyMeeting 时长:28分钟 流程: 1、自我介绍。 2、(实习经历深挖)介绍一段最想重点讲的实习经历。为什么选用LightGBM这个方法?LightGBM有什么劣
公司:京东 部门:京东零售-平台运营与营销中心 岗位:算法工程师-机器学习 形式:视频面试 视频面试平台:JoyMeeting 时长:35分钟 流程: 1、自我介绍。 2、(实习经历深挖)介绍第一段实习工作。详细说一下你用的特征以及建模过程中具体尝试过哪些方法。 3、对于样本不平衡的情况怎么处理? 4、特征筛选一般有哪些方法? 5、XGBoost模型的原理是什么?XGBoost的特征重要性是怎么计
公司:快手 岗位:数据科学家 形式:视频面试 视频面试平台:轻雀 时长:60分钟 流程: 0、面试官自我介绍及面试流程介绍。 1、自我介绍。 2、对于样本和总体这两个概念,它们之间的关系是什么?它们的差异和相似点分别是什么? 3、了解哪些抽样方法?不同抽样方法分别适用于什么场景? 4、写一下随机
今天是秋招开摆的第一天。墨刀被拒之后已经黑化。 10.12日 上来面试官说,可能会打断我回答希望我理解。 整个面下来,这个面试老哥很友好,很有耐心,也很专业。 为什么不做算法? 项目功能是什么 2.1 如果画布中的组件需要通信怎么办 2.2 如果组件库中的组件扩展到上百上千怎么办,能不能打包优化 2.3 后端连数据库了吗?组件的数据结构是什么? 2.4 做这个项目的时候有没有遇到一些难点? 3.实