《蚂蚁》专题

问题内容： 我正在尝试运行以下构建任务（）： 运行时，我得到以下输出： 当我转到$ {ANT_HOME} / lib时，看不到任何标有“ antlib * .jar”的JAR。 所以我 猜 我下载了一个不包含Antlib的Ant版本，而现在我使用的是Ivy（使用Antlib），该版本是否令人窒息？ 如果这是Antlib的问题，那么我相信我想在这里找到其中一个发行版。如果是这样，有人可以确认我应该使

面试官人很好，奈何自己略菜，估计凉了 1.先问了问区块链科研项目内容 2.估算一下自己的代码量 3.介绍区块链的算法内容 4.Pow工作原理 5.PoW的工作量计算细节 6.Kmeans算法，应用场景 7.职业规划 8.在校成绩 可能是自己有点菜😨，面试官问的不多 反问 蚂蚁现在的区块链团队构成 面试应届生对方哪些优势可以是明显加分项 秋招面试这种大厂还是很积累经验的，多学习多进步#秋招##面经

一面 电话面 问了好多基础的，从语言最基础的面向对象、范型，到操作系统，到计算机网络，到数据结构，到设计模式。 最后写了一题，就是笔试的第一题，逐渐优化，然后问我为啥笔试只写了20分钟QAQ。 整体上没怎么问Java，好像面试官是刚转Java，更多的是计算机基础，也没问项目，中间也聊了开源经历，发现面试官也有参与过好多开源贡献 面试一个半小时，底裤都被扒光了。 面试体验是很好的，如沐春风的感觉。

8，9月找工作兵荒马乱，最终因为保研放弃了继续找工作，这几天还在陆陆续续收到京东和百度的面试，各种笔试邮件。 今天突然接到蚂蚁的二面电话，还是很有感触的，将之前的面经找出来 还是希望大家不论工作还是读研，都能有一个好的未来 京东初试8.30 数据库：写一个简单的select C++：深拷贝和浅拷贝 操作系统：进程和线程 测试：设计登陆页面的测试用例 代码：用O(n)写一个数组的第K大数 根据二叉树

二面： 个人背景，项目具体细节 字节和蚂蚁选哪个？ 小姐姐大概讲了一些他们的工作概况

攒人品 面试官很和蔼 全程30+min（有些短因为我技术栈是c++ 问了会不会java） 电脑坏了..所以约的是电话面试 1.自我介绍 2.深挖项目，我第一个项目是自己开园参与的测试 第二个是不太相关的算法设计 3.快排的思路讲一下 复杂度 4.设计一个淘宝搜索的测试用例 从哪些方面思考 5.数据结构了解吗 6.python闭包是什么概念 然后是反问

我正在尝试解决Ant/Ivy系统中的一些技术债务，我目前的任务之一是解决我们目前的一些检索后行为。默认情况下，我们的构建系统检索Ivy依赖项，然后将压缩工件（tar、tar.bz2、gzip、zip）提取到依赖文件夹，以便我们的项目具有一致的依赖位置： 提取发生在中，因此我们可以受益于一些元数据（路径、名称、类型等），所有这些都以'dep'为前缀。 我们目前有一个属性，可以设置为关闭 ivy.xm

这里我得到，因为不作为目标存在，这是意料之中的。但是有没有什么可以忽略或跳过未知的目标呢？或者将未知目标映射到已知目标（这对我来说是不可行的）？ 但是对于旧的分支，还不存在。到目前为止，我们的解决方案是将添加为的依赖项（因为我们的build.xml受版本控制），但这意味着我们不能单独运行。 事后看来，我们应该创建一个代理目标，比如（我们已经对单元测试使用)，它将委托给这两个目标。但是，除非对我最初

我正在尝试使用ant生成html报告，因为我已经执行了以下步骤。在我的机器java和jeter中已经安装。我执行了以下步骤 > < li >下载Apache Ant并将其解压缩。将完整的解压缩文件夹复制到C:\apache-ant-1.9.11-bin < li >打开Jmeter文件夹，然后打开Jmeter文件夹中显示的Extras文件夹:C:\ Apache-Jmeter-4.0 \ Apac

事先约面，面试官态度好、目的明确。 秋招第一面，过于紧张，回忆不完全。 【关键点】 · 关注业务能力较多； · 更希望自然，考验随机应变能力； · 简历要能说得清楚。 【感受】 · 作为秋招第一面，起到了热身的效果，就是代价不小； · 认识到了自我介绍方面的漏洞与不足，改进空间大； · 简历还可以再熟悉一点，讲好自己的故事； · 整体面试体验感觉不错，面试结果感觉不妙嘿嘿。 #你的秋招第一面感觉怎

1-4面为春招实习，很遗憾最终没有通过，5-8面为秋招投递同一个部门，hr面后通知说换了一个组加一轮技术面和hr面，总体来讲实习面试更侧重实验室项目，秋招面试会细聊实习工作，每一轮的面试官都很nice，也都是一次很好的学习经历，感恩这一年和蚂蚁的相遇～ 一面（技术面） 介绍项目 遇到了什么问题 怎么解决的 介绍一下大数据的发展历程 项目选型，为什么用这些组件 介绍另一个项目 除了准确率还用了什么指

蚂蚁集团一二面面经 一面： 1、面试官自我介绍和部门简要介绍 2、自我介绍 3、讲实习项目，根据实习项目提问 4、自己挑一个项目讲，根据讲的项目提问 没有出算法题，全程聊项目，电话面试，面试时间：30多分钟 二面： 一面后四天后二面的 1、面试官自我介绍 2、自我介绍 3、自己挑一个项目介绍一下，讲了实习项目，面试官根据项目提问 4、对传统机器学习和深度学习的了解？（报了下菜名） 5、反问环节：部

蚂蚁很早就投了，但是直到三月底才捞起来面试，部门是支付宝事业线，岗位是计算机视觉算法 先问了一下有没有做笔试，做了笔试就先不做题了 项目中为什么使用了卡尔曼滤波，为什么跟踪模型使用了比较老的SORT 场景中相邻帧的box跳动较大对跟踪的影响 SORT的匹配是怎么做的，简述一下匈牙利算法（被面试官质疑了一下，问是不是应该是KM算法，脑子抽了没想起来，其实带权的二分图匹配就是KM算法，只记得叫匈牙利了

第一次投的财富技术部，电话面就挂了，内推人帮我重新投了数据产品与技术部，前两天被捞了，约的昨晚的电话面，两次电话面居然都是小姐姐，体验蛮好的。 整个面试过程全程没问八股，一阶段盯着项目抠细节，问各种场景怎么解决，问了快30分钟，最后10分钟就是一些kpi面的问题，比如工作中与同事遇到分歧怎么做之类的。反问环节，我问面试官校招生更看重哪方面的能力，面试官说看我之前的面评基础比较扎实，所以这次就没问基

4.1号面试复盘 是电话面试 进行自我介绍 然后问了相关算法的评价指标 开始问算法方面（一整个懵逼加没准备呢呜呜呜） 精确率和召回率是什么概念 简单几句话介绍神经网络 什么是无监督什么是有监督 神经网络和决策树有什么区别 项目里的推荐结果怎么评判的 用过哪些自动化测试的工具 抓包和postman怎么做的 有没有写过自动化的测试脚本 目前自动化测试自学掌握了哪些内容 要命哦，狠命的被鞭尸呜呜呜呜，感