《海量》专题

#海康威视求职进展汇总##海康面试# 1. 自我介绍 2. 介绍一下项目，难点和解决办法 3. 继承的优点，为什么多用组合少用继承 4. socket使用过吗，了解过，通过socket说一下tcp三次握手 5. 10w个IP范围和城市，如何确认？（以为是查找，我说的哈希函数） 6. 多线程的同步方式有哪些 7. STL中为什么有begin和end，什么作用 8. 牛客上做题，重排链表，LEETCO

20道单选，10道多选，计网，Java类型。 1道编程，一道sql 编程：范围内水仙花数 sql忘记了但是很简单一个 总体简单

第一次参加线下面试，在面试的地方还是没绷住偷偷笑了，总体来说是比较轻松的一次。 因为时间比较短，所以问的东西不多 开局来了个短暂的自我介绍 接着面试官就这简历里面的问题开始具体提问(11个面试官，我一开始以为要一人问一个，好在主要就一两个在问) 一是问了下项目，因为投的主要是设计岗，所以更偏向于偏设计的项目，最主要的问了无人机，包括你的无人机那部分是自己设计的，如何设计的，用了什么材料等等 接着问

自我介绍 说一下你的Java项目各个模块 MVC架构包含哪些组件 Spring项目中你用到了哪些注解 redis双写一致性 redis缓存击穿、雪崩、穿透 人工智能算法有哪些 (我是人工智能专业的) 你的研究生研究方向是什么 说说你常见的算法有哪些 说一下冒泡排序算法 为什么选择测试? 你手上有哪些offer? 平时写项目遇到过什么问题，怎么解决? 腾讯会议聊天框，给你进行测试你会怎么测试，说一下

压力了我40分钟，😭一直让我考虑开发（有这水平我去技术支持?） 不知道还有没有机会

#软件开发2024笔面经# 1.复盘机试 2.介绍学校里的项目 3.谈谈你对编程语言的了解 4.比如说C语言的函数指针，知道是怎么做的吗 5.介绍你做的最好的一个项目 手撕一道简单的全排列 秒过，等下一轮了

问题 在使用海康h5player播放视频的时候，出现了内存泄露 版本2.12 链接 内存泄露监听,但是不知道怎么处理 期望 可以一直播放视频，但是不知道怎么处理监听的内存泄露(重新刷新也不行，内存依旧，不是很0开始) 代码

#软件开发2024笔面经# mapreduce运行流程 spark hadoop区别 mpp数据库怎么理解 优势是啥，你用过哪些mpp数据库 pb级别数据怎么处理 你是否使用过cube 项目中你们用的什么模型，星型还是雪花 还是其他 讲讲这几种模型的区别和优势 为什么数据仓库不推荐使用三范式，你们用的范式建模还是维度建模 你还有切莫想问的吗？ 你之后怎么规划路线的？ 有没有想好以后重点往那方面发展

base.上海 1.对数组有那些操作， 2.map和foreach的区别 3.css渲染 4.flex:1 5.flex三个值代表什么 6.promise的应用场景promise三个状态7.闭包 8.asyc和defer 9.css渲染阻塞 10.父组件调用子组件的方法 11.怎么封装 12.计算属性和方法的区别 13.渲染用过那些 14.数组如何去重 15.set和map的原理是什么 16.事件

不管结果给xdm个参考吧，图像算法岗 一共半个小时左右，很简短的自我介绍，之后就是介绍项目我一直在说得说了有二十分钟，可能会问一些项目的细节不过问的不深，无手撕，最后还有个类似智力题之类的就结束了，面试官挺好的

开局自我介绍 项目论文介绍，面试官打断询问里面评价指标以及遇到的困难，核心难点在哪里 反问 共计半小时整，结束~ 慌张.jpg😂 #海康威视信息集散地#

说是c++，主要方向是医疗的，作为一个双非，简历能过是因为之前在医疗公司干过。不过我当时主要是负责后处理部分的。 面试的时候，侧重点则是我平常不注重的。比如我是对医学影像进行处理，他们主要问那种图像格式的生成，通信原理。 至于编程相关的，一些八股文，问了模板类，智能指针相关的。 整体上还是我太菜了。很多太底层的原理回答的不好。

我有大量的数据( 另外，是否是合适的数据结构？或者另一种数据结构会提供更好的复杂性 注意：我不能使用，因为如果使用，也可能存在重复项。查找中值将增加复杂性，因为我将从开始到中间循环以获取其值。

方法介绍 1.1、什么是Trie树 Trie树，即字典树，又称单词查找树或键树，是一种树形结构。典型应用是用于统计和排序大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比较高。 Trie的核心思想是空间换时间，利用字符串的公共前缀来降低查询时间的开销以达到提高效率的目的。 它有3个基本性质： 根节点不包含字符，除根节点外每

方法介绍 一、什么是Bloom Filter Bloom Filter，被译作称布隆过滤器，是一种空间效率很高的随机数据结构，Bloom filter可以看做是对bit-map的扩展,它的原理是： 当一个元素被加入集合时，通过K个Hash函数将这个元素映射成一个位阵列（Bit array）中的K个点，把它们置为1**。检索时，我们只要看看这些点是不是都是1就（大约）知道集合中有没有它了： 如果这些