《字节前端》专题

#软件开发2024笔面经# 二面面试官说更适合开发 给我转去同部门下的研发了(又是重新面试😭) ---------- 一面（45min） 设计发朋友圈测试样例 如果发生成功但是好友看不到如何排查问题 实习自己调一个讲 http与https区别 redis与men那个的区别 输入网址到显示过程 还有一些其他八股忘记了 算法：单例+链表是否有环 二面（60min） 实习 如何测试实习的项目 如何测试

3.22 75min 1.自我介绍 2.项目介绍 3.针对你的项目，你怎么划分数据集，能不出现数据倾斜现象 4.你讲到了项目精度提升，你怎么改进的，用了什么方法去衡量？ 4.你给客户讲述你的项目测试涵盖情况是全部覆盖，怎么让他相信？ 5.讲讲电商秒杀项目，说一下业务逻辑，你怎么处理高并发的 6.你怎么用jmeter压测的，你是怎么去衡量测试瓶颈的？通过哪些参数？ 7.如果你的秒杀项目出现了大量的请

1.页面白屏如何分析 2.fiddler抓包工具底层原理 3.微信登录场景 测试用例 4.给你一个接口 怎么测试 5.输入框测试 6.https层加密是什么 7.看你偏开发 为什么选择测试 8.项目的亮点 难点 怎么解决的 9.算法：微信拼手气红包（没写出来）

9.4 20mins 凉 抖音电商业务（数据质量和分析） 1.自我介绍 （介绍了自己上一段实习的工作内容，以及我理解的数据质量的分析框架） 2.介绍个自己做的项目 （讲了个电商相关的） 3.问Python掌握怎么样 （答：用来做数据清洗和机器学习多一点） 4.手撕代码（我以为会是SQL，结果是数据结构？？） （我不是科班出身，直接说自己不会） 面试官明说我不太合适，因为技能不过关 全程没问业务，给

一面 最基础的一集，但是也会深挖，好久没被问基础了 实习中最有挑战的问题 SSR相关 js有哪些数据类型 数据类型判断 如何判断数组 原型链 vue-router的两种模式，原理 script的async defer 垂直水平居中 块级格式化上下文 输出题 事件循环题 事件冒泡捕获题 字符串格式化 let str=` 1 2 4342 3 4 5 23 4 4 5 ` let a

面了一小时，面试官人不错，整体挺轻松的。 先自我介绍，然后讲了一下实习的项目，围绕项目提了一些问题。 然后手撕，给出一个质因子数组【2，3，5，7】和一个正整数id（≤1e4），求用这些因子组成的所有数中从小到大的第id个数。优先队列构造一下就行，但是写了点bug修了一会。 问八股，大部分都挺基础的： 析构函数为什么是虚函数 给对象赋nullptr，能否调用成员函数 map和unordered_m

一上来自我介绍 然后立刻写代码 手撕LRU，不能用list 之前没刷到过，现场思考的，思路对但时间没了。 没想到也不问简历，也不问机器学习，直接结束面试了。 这是否有点没有人文关怀了。

全程60min 1 自我介绍 2 为什么选择前端 3 React和Vue的区别，你更倾向于哪一种，二者的渲染速度谁快 4 讲一下前端事件循环 5 讲一下微任务和宏任务 6 哪些事件会触发页面重新渲染 7 什么是事件委托 8 你所做的项目中遇到的困难和解决办法是什么 9 还有一些忘了，感觉都是针对项目问的 10 手撕：console.log(transform('123abc456def')); /

#我发现了面试通关密码# 1. 面试前应该了解公司的哪些内容？ 面试官面试风格，比较喜欢哪些问题，有无手撕，有哪些高频题等等等，比如说字节技术岗必要手撕，这时候你就可以去codetop上找高频题刷了，我记得我当时面字节的时候，三面，三题都是前几的题目，当时基本都是秒杀手撕题，知己知彼才能百战百胜。 2. 如何化解面试过程中的紧张情绪？ 没有什么特别好的方法，只能说平常好好准备基础题目，多面试，基本

1. 自我介绍 2. 经历相关（几段实习之间差别还挺大的，为什么这么选择？互相之间可以借鉴吗？未来更想做什么行业） 3. 一共讲了四个项目，第一个UIUX都有（不太感兴趣），第二个上线小功能迭代（为什么其中一个数据会比较好），第三个讲了笔试题（从头讲到尾），第四个讲了适老化设计（因为更想听一些交互向 系统性的的回答） 4. 反问了一些工作内容

被拷打1h30min 1.自我介绍 2.详细介绍一下实习的项目，从数据构建，benchmark构建到最终取得的效果 3.stable diffusion的结构与原理 4.项目里设计的模型与原始SD结构的差异，具体通过什么方式实现 5.做一下题目： 1.手撕transformer里面的cross attention与mask-filled 的self attention，可以用torch，最好不用n

自我介绍 接下来就是问一堆奇怪的问题夹杂着八股 行式存储vs列式存储 MapReduce流程 Spark流程 Yarn流程 Kafka流程 维度建模 数仓分层 你写没写过MR源码？ 你怎么看流批一体？ sql 求视频累计观看数 答的一般 感觉凉了 #数据人的面试交流地#

一面 1h 自我介绍 深挖论文 深挖实习 八股transformer、diffusion model 手撕lc每日温度 反问 二面 30min 自我介绍 在哪里上班 优缺点 为什么做这个方向 导师是谁 没听过你们学校有做这个方向的啊？ 中科大西电清华上交的谁谁谁你认不认识，美国的什么什么实验室有听过吗 手撕lc旋转图像 没有反问 3天后感谢信，二面简直是抽象死了，除了有手撕之外跟hr面没差别，还鸽

#面经# 自我介绍 0. 问简历 讲了讲两段研究经历，因为方向比较偏所以没问太细。 1. Transformer细节 答：self-attention，positional encoding, memory, cross-attention, subsequent mask等等 预测时怎么预测？ 答：autoregressive 2. VAE 答：构建高斯分布和实际数据分布的映射。实际训练中先用网

第三次：懂车帝（boss投递） （1）自我介绍； （2）如何看待软件测试的？你是如何把软件测试所学的理论加入到实践当中的？ （3）服务端测试流程提问：code review怎样做的？可以举例一下你在这个阶段发现的问题吗？为什么code review的rd没有发现问题，但是你可以在这个阶段发现？服务端测试流程当中：如果出现了线上问题，如何止损？如果开发阶段开发有需求临时改动，这个时候怎么办 （4）问