《雪花算法》专题

下面分享下同花顺的笔试题，为什么我最近都没面试？22届求捞 同花顺的题目很多，足足有三十多道题，而且编程题和简答题占比并不小，时间2小时。但不要求全部做完！ 个人感觉考的计算机知识在于知识的广度，考深度的题目很少。 同样下面的题目是我印象比较深的题，还有少部分是我菜鸡没看懂！前端专业知识和计算机基础知识五五分，甚至有些是送分题😅 同样没有IDE，纯粹手撕，但是还是有括号补全的（假笑） 阅读题和简

#校招# #秋招# #面经# 1.vue生命周期 2.computed和watch 3.nexttick原理 4.一万条数据渲染优化 5.动画，如何做一个风车动画 6.算法，最长公共前缀 7.项目难点 上午面完下午就约二面了，面试官非常nice，跟下午海康面试官天壤之别

1.自我介绍 2.你认为前端是干什么的 3.工作中有没有遇到什么困难，怎么解决的 4.js的轮询机制 5.宏微任务 6.vue2和vue3区别 7.vue组件传值 8.路由hash和history区别 9.vuex 还有几个 忘记了，面试官说挺好的 最新消息 一面过了已经#前端##前端面试##秋招##面经##校招#

总结：一面105分钟，二面65分钟，全程项目，无八股，一面手撕无限极checkbox，这里直接浅拷贝加map唯一性索引铺平，二面手撕大数乘法，ac了。 二面面完状态直接变为hr终面了，终于可以快躺平了，春招到时候再看看了#秋招##面经##校招#

聊项目 Vue 和 React的区别有哪些? Vue 和 React 之间的组件通信分别有哪些形式？ RN的项目最后是打了包吗？ 你们团队开发一个项目的流程是什么样的？ git 相关：怎么创建一个分支并切到这个分支？  跨域的定义？常见的跨域方法？ 前端的存储方式（cookie localstorage sessionstorage indexdb） localstorage和indexdb使用上

约30分钟，全程讲项目，无八股文 自我介绍 讲述社团经历及负责的项目内容： （1）简要介绍社团 （2）简要介绍项目流程 （3）简要介绍项目难点 （4）项目要更新的功能平时主要来自什么地方的反馈 （5）是否有因为反馈不合理而未去实现相应功能 实习经历和实习所负责的项目： （1）有无遇到难点，移动端适配方案是什么 （2）全局语言切换的实现，如果添加新的语言支持工作量在哪里 （3）是否从这个项目学到什么

面试官很好，一直引导深入，是我太菜呜呜 先问实习： 测试了什么，功能怎么测 用过哪些工具 压测的指标，性能测试的内容，怎么看 有没有用过自动化，怎么测 怎么自动化实现观察window下的CPU和内存占用 自动化怎么实现 接口自动化指标，怎么处理异常，结果怎么分析，怎么多并发实现访问 问c： 堆和栈的区别 什么时候用堆，什么时候用栈 分配内存，我回答malloc，问了malloc的缺点 问了指针的作

先自我介绍，介绍完就开始做题 总共两个题 （1）找测试点，对于用户提现金额一万元，大于一万时需要验证码，用户输入验证码 （2）题目：求 s=a+aa+aaa+aaaa+aa...a 的值，输入a 和n。 例如a=2，n=5时， 2+22+222+2222+22222(此时 共有 5 个数相加)。 后续问了： 之前经历过觉得有压力的事情； 家庭情况； 面试官很和善，但是我太菜了

问题内容： 为什么在扩展Node.js类时将变量包装在大括号内，例如？ 例如，Trevor Burnham在他的事件驱动CoffeeScript 教程中，通过以下方式扩展了Node的EventEmitter： 问题答案： 这个： 等效于以下JavaScript： 当您使用模块的导出返回一个对象时，这些导出之一就是“类”。使用只是退出返回对象的惯用快捷方式。您也可以这样说： 若你宁可。当您要提取对象

我们正在尝试在纱线上运行我们的火花集群。我们有一些性能问题，尤其是与独立模式相比。 我们有一个由5个节点组成的集群，每个节点都有16GB的RAM和8个核心。我们已将纱线站点中的最小容器大小配置为3GB，最大为14GB。xml。向纱线集群提交作业时，我们提供的执行器数量=10，执行器内存=14 GB。根据我的理解，我们的工作应该分配4个14GB的容器。但spark UI仅显示3个容器，每个容器的容量

本文向大家介绍JS实现放烟花效果，包括了JS实现放烟花效果的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例为大家分享了JS实现放烟花效果的具体代码，供大家参考，具体内容如下 move.js 更多JavaScript精彩特效分享给大家： Javascript菜单特效大全 javascript仿QQ特效汇总 JavaScript时钟特效汇总 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大

Kafka是否将S3支持从JSON连接到Parquet？感谢使用Kafka Connect S3提供的可用和替代建议

我正在尝试按键对JavaPairRDD进行排序。 块引号

我是Spark的初学者，试图理解Spark数据帧的机制。当从csv和parquet加载数据时，我比较了spark sql dataframe上sql查询的性能。我的理解是，一旦数据加载到spark数据框中，数据的来源（csv或parquet）应该无关紧要。然而，我看到了两者之间的显著性能差异。我使用以下命令加载数据，并对其编写查询。 请解释差异的原因。

CreateDataFrame接受2个参数，一个rdd和模式。 我的图式是这样的 <代码>val schemas=结构类型（Seq（StructField（“number”，IntegerType，false），StructField（“notation”，StringType，false））） 在一种情况下，我能够从RDD创建数据帧，如下所示： 在以下其他情况下。。我不能 data2不能成为Da