《蚂蚁》专题

👥面试题目 为什么想做B端产品，如何看待B端前景发展 思路解析 考察的知识点： B端产品特点：理解B端产品的特点和与C端产品的区别。 职业规划：考虑个人兴趣、技能匹配以及职业发展路径。 行业趋势：了解B端产品所在行业的现状和发展趋势。 市场需求：分析B端产品市场的需求和发展空间。 需要从哪些方面来作答： 个人兴趣与技能：解释为什么个人对B端产品感兴趣，以及个人技能如何与B端产品经理的要求相匹配。

问项目：面试官首先让我介绍了一下自己参与的项目，详细询问了项目中的技术细节和我的具体贡献。 HashMap怎么解决冲突？怎么判断key相等？：我解释了HashMap的冲突解决方法和key相等的判断机制。 HashCode对数组长度取模定位数组下标，这一块有没有什么优化策略？：我提到了高低位异或运算，但感觉自己解释得不够清楚。 为什么要用高低做异或运算？为什么非得高低16位做异或？：面试官进一步深挖

面试时间好紧凑鼠鼠落泪 用到分布式事务吗？为什么选择这种方案，有其他方案吗？ 分布式事务是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。常见的解决方案包括2PC（两阶段提交）、TCC（Try-Confirm-Cancel）、本地消息表、最大努力通知和Saga事务等。 JDK6、7、8分别提供了哪些新特性？ JDK6：脚本语言支持、JDBC 4.0

蚂蚁金服java后端提前批研发一面，面试题 1. 项目里面遇到的难点，以及自己是怎么解决的？ 2. 慢SQL优化一般常见的一些问题，以及你的优化思路吗？什么情况下会出现索引失效呢？ 3. 通过索引的原理讲一下为什么范围查询会导致索引失效吗？ 4. 索引的结构是怎么样的呢？它是用了什么数据结构来存储来做这个索引的？ 5. 那如果索引支持范围查询的话，为什么通过大于小于的这种范围查询又会导致索引失效呢

1.问了一下学校 哪里人 2.问了一下有没有做过数据挖掘 机器学习的项目/竞赛 3.问项目 4.有没有其他offer 想做什么方向#面试经验##算法面试经验分享#

1.介绍项目 2.八股 用过什么机器学习算法？ 讲一下随机森林 xgboost bagging boosting 讲一下逻辑回归 用的什么loss 模型过拟合怎么解决？ 测试样本不均衡选用什么评价指标？ 都是些机器学习的问题 3.两道算法题 比较开放#面试经验##算法面试经验分享#

电话面，时长大约30分钟。没问项目，直接八股 1.JAVA线程的状态？是如何转换的？ 2.WAITING和BLOCKED区别？ 会不会占用时间片？（不知道） 3.线程池的参数有哪些？ 4.核心线程数和最大线程数，阻塞队列的长度如何设置？（阻塞队列的长度不知道） 5.事务是什么？Mysql如何实现事务？ 6.具体解释下一致性如何保证？ 7.undo log原理讲一下 8. Leetcode1143-

一面（电话面试）： HashMap的底层了解吗？讲下Hashcode源码？ 数据库隔离级别能聊聊吗？InnoDB默认是哪个隔离级别，如何实现的？Next Key Lock底层如何？ 你说到了主从延迟，主从延迟如何解决的？除了设置延迟读取的话，如果强制读取到主库，如何判断A数据是否已经同步完，如果去检查日志的话，怎么知道没同步完的是A数据还是B数据？ Java内存模型聊聊？有没有JVM外的内存，调用

我有一个xml脚本，可以用这个结构构建一个项目。 src src文件和包子目录 建造。xml 在构建了src文件夹之后，在rsrc中创建了一个构建和lib文件夹 src src文件和包子目录 建造 完成所有工作后，build文件夹中会充满。类文件，在其包子目录中。在lib文件夹中保存分发版。罐子有它的位置。现在针对我的问题，我写了一个名为“clean”的目标： 它应该删除构建文件夹、其子文件夹和内

更多笔记：小红书 米西橙橙Melissa BU：zfb 蚂蚁一面 自我介绍 在你眼中，产品经理是个什么样的岗位？ 请介绍一下你的过往实习经历，每一段都展开讲讲 在mt的实习过程中，能不能举一个具体的例子，来说明你是怎么发现产品/ 用户价值？你通过什么样的方法产出了什么样的方案？ 在小红书的工作与在美团的工作有什么不同？ 能不能介绍下你的创业经历？ 整个创业团队有多少人？团队组成是什么样的？ 为什么

1. 面试官简单介绍了部门业务；做自我介绍 2. 背景偏向安全，如何看待目前国内网络安全发展现状？认为有哪些问题？ 3. 你对PM工作的理解是怎样的，为什么选择做PM 4. 介绍一下目前xxx实习中对你来说最艰难的经历，如何克服的，你认为自己有什么优势 5. 介绍一下实习和学校经历中最有挑战、最有压力的经历 6. 如何平衡在校学习科研和xxx工作，有没有作取舍 反问

发个面经攒攒人品吧家人们😥 上来全是问基础，太烧脑了呜呜 1.面试官介绍了他们是支付宝广告技术部，主要做搜广推aigc大模型等，包括涉及的业务等 1.开始严刑拷打了呜呜。问我在阿里做aigc项目，主要负责了哪块？问相关的vision transformer有没有了解过？我说没有只看过transformer，然后就问那你说说transformer。。。 2.问了神经网络中最大池化层的反向传播怎么算

电话面+邮箱发alitcode链接进行coding考察 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- 没有让做自我介绍，直接对着简历问项目。 第一个项目是用seq-to-seq做的缺陷自动修复，问我将NLP应用到软工领域有什么痛点

时间线和面经分享，希望为自己其他流程攒攒人品和福气，给我大offer吧！！！ 时间线：3.28投递；4.2 一面；4.11约二面；4.12二面；4.16约hr面；4.17hr面；4.18挂 一面：39min 1.自我介绍 2.能具体介绍一下你这个实习的某个项目的具体的制定和介绍吗 3.当时策略的制定核心的目标是什么 4.追问项目细节，需求的上下游 5.用户如何感知这个需求 6.追问项目的数据指标和

时间：4月12日11:00～11:50 先是确认了一下，做的是cv，为什么投推荐算法岗。 然后是自我介绍。 自我介绍完选择一个自己最拿手的项目进行讲解，期间问了问细节。 然后问基础知识： BatchNorm和LayerNorm的区别，为什么cv当中用BN而nlp当中用LN，具体的计算方式。 L1和L2的区别，为什么计算L1容易导致稀疏矩阵而L2不容易导致稀疏矩阵，这两个求导分别是什么。 auc的含