#23届秋招笔面经#
1、自我介绍、聊开源经历 2、重点介绍一个觉得有意义的项目 3、synchronize锁升级过程、Monitor的原理 (参考这系列文章 https://blog.csdn.net/chenzengnian123/article/details/122683264) 4、synchronize作用在普通方法和静态方法上的区别 volatile的作用及原理、有序性如何通过内存屏障实现 (https:
⏳ 投递进度条 人事面 🕒 岗位/面试时间 早上八点整,电话面试 👥 面试题目 1.为什么26届出来找实习 2.在校成绩和最擅长课程 3.日语能力和比赛经历 4.简历中微服务项目细节开发过程(大概十分钟) 5.介绍公司的福利和待遇 反问 公司的培养方案。 #实习,投递多份简历没人回复怎么办# 八点二十结束。 两小时后,加了微信告诉我人事过了,推进到技术部门
主管面,聊的很轻松,技术架构思路层面收获很多 1h 基础知识: java数据结构,底层实现(背就完了) 为什么看底层,跟c++的stl对比有什么感受 项目中http的状态码 缓存穿透 雪崩 击穿以及对应解决方式 项目拷打:限流策略,bloom过滤器的使用 扩展到redis场景题:并发量太大了,负载是10w,已经到9w了怎么办(大概是这个意思) 循序渐进,聊着聊着发现之前回答的有问题,逻辑闭环了以后
QWQ 先是接到北极光引擎组的面邀,二面20分钟结束后速挂,下午光子客户端(当时打电话说的可能偏向引擎方向)秒捞。三面结束,当时等offer 的时候祈祷,如果拿o 了就发下腾讯的面经。 三面总监面没有记录有时间再补上
共12道题 涉及bug优化、设计两个游戏测试用例、描述黑盒常见方法和在实际游戏中的例子
💼 楼主岗位:软件测试 作为24届应届毕业生,临春招结束找到一个实习转正offer。孤身一人,从山西跑到上海,花了俩天时间租房子住青旅,下面谈谈我的真实感受: 首先还是要提醒一下25届学弟学妹们,应届秋招的时候,出去实习一定要找转正实习岗位! 我自己的情况是:去年下半年干了半年没转正的实习,今年春招投了600+公司,终于偶遇了目前收留俺的公司,节后也是要准备实习一个月看看能否转正。 对于测试人的
前后端不分离,是怎样的?大概也只有我们这些『老古董』们,才对此有更多感受。不对,那些写 React 的人,可能会对此也有一些体会。 今天,如果有一个前端工程师说,不知道前后端分离是什么。那么,要么是刚毕业不久的,要么是从老版的公司里出来的员工,要么是刚从时光机里出来的。 前后端分离 我刚开始接触前后端分离的时候,正值它开始慢慢扩散的时候,也还没有意识到它带来的好处。觉得它甚是麻烦,当我改一个接口的
qiankun 微前端 子应用不支持vite怎么办?
图片宽是1920px,高度100px 在大屏幕下显示为这样: 横向不拉伸,两边就会留白 如果铺满屏幕,那么图片会被裁剪 想要实现的效果是图片高度不变,仅横向拉伸铺满屏幕,请问要使用什么属性设置,或者对于这种标题背景使用什么方式解决?
啥时候投递的自己都忘了,突然收到了笔试。 考试题型:计算机基础(不定项选择)10道;JS语言基础(不定项选择)5道;编程2道 编程题: 1、计算给定数量的股票在涨幅范围内的可能性分布(都通过) 2、将输入的句子按照字母长度进行升序;如果长度一样,按照ASC升序;如果长度和ASC都一样就按原顺序。句子的首字母要大写(通过85%)
[toc] 大华 智能算法工程师 提前批 投递 2022.06.20 简历投递时间:2022.06.20 笔试 2022.06.27 笔试时间:80分钟 单选题 10道 填空题 15道,注意填空题中有代码运行结果,不过比较简单 问答题,3道 汉明距离求M张图像的相似度,问时间复杂度;K-Means求M张图像相似度,问时间复杂度 梯度消失的原因和解决办法;Bounding-box Regressio
45min面试分成三部分 1)项目介绍 广告公司实习,用多元回归看哪个广告平台对收入影响最大。 问:模型有什么问题和改进方法?答:依靠经验判断哪些特征有用,也许神经网络会好。问:你有实行这个改进么?答:没有。(羞愧) 科研项目,神经网络判断哪个SSD延迟更低。 问:用了什么样的模型,是否特征筛查。问:你知道什么业界的特征筛选发放么。答:我只知道便利所有特征组合。(相关矩阵) 2)机器学习问题 问:
目前找到一个 next/og 库,但是生成的是一个图像响应。有没有类似的可以直接生成图像的库,最好支持生成多种图像格式。 ImageResponse 可以通过 jsx 渲染为图像,并为客户端响应该图像。但是这个专为 SEO 服务的,有没有更通用的库,不用直接返回图像响应,返回图像就可以了。参数也不要求必须是 jsx(本质上 ReactNode),可以是 html 字符串。运行环境在 node 环境