《腾讯前端工程师面经》专题

首先上来我必须给用友的hr一个大大的赞，人真的很好很好，平易近人。整个面试下来完全就是轻松加愉快的状态。 回归正题： 会问了解用友吗？是从哪方面进行了解的 1.首先上来并没有叫自我介绍(我还准备了下) 2.整个面试过程都是问的简历上的东西，整体难度不大 3.问到了数据库的多表联查 4.然后就是问到是否有过投递岗位的实习经历(因为我没有所以，面试官很无奈) 5.有一个重要的信息就是用友现在底层都是用

30分钟纯八股 1、数据结构中有哪些树，都是用来做什么的。 2、第一次没答到哈夫曼树，所以又问了我哈夫曼树的作用 3、OSI7层网络，每一层具体做什么的 4、应用层包括的协议 5、HTTP和HTTPS的区别 6、HTTPS加密 7、如果HTTP的数据会被拦截，对称加密的密钥为什么不会被拦截 8、面向对象比面向过程的优势 9、里氏替换原则，并举个例子 10、有哪些方式做多线程开发，需要注意哪些点。说

无手撕，无八股，问的都是简历上面的项目，会讨论的非常详细，也会有些拓展问题。 面试官非常nice，超级详细的介绍了部门和主要的业务！ #秋招##面经##吉利#

一面/技术面 2024/8/23 上午11:00-12:00 自我介绍 挑一个实习介绍 了解哪些位置编码技术 RoPE原理 线性内插、NTK到YaRN 位置内插后注意力计算会增加，如何缓解 介绍LongLoRA 数据集构建时各种类型的比例是如何确定的 使用华为910B及其相关平台时遇到过哪些困难，如何解决的 效果如何评测 最终的效果提升有没有什么具体的指标 Coding：两数之和 为什么要投蔚来

非技术相关：对工作地点和薪资待遇的期望。 算法相关 Q：快速排序的时间复杂度和空间复杂度？ A：平均时间复杂度：O(nlogn)，划分对称，所选枢轴元素可以将数据中分； 最坏时间复杂度：O(n^2)，初始排序表基本有序或基本逆序时。 平均空间复杂度：O(logn)，划分对称， 最坏空间复杂度：O(n)，初始排序表完全有序或逆序时，要进行n-1次递归调用。   Q：归并排序的时间复杂度和空间复杂度？

知乎 企业类型: 互联网 地点: 北京 实习类型: 日常实习 岗位: NLP算法工程师 一面—视频面 基础知识询问+做题 自我介绍 生成式模型与判别式模型的区别？ 生成式模型先对数据的联合分布 进行建模，然后再通过贝叶斯公式计算样本属于各类别的后验概率 。 判别式模型直接进行条件概率建模，由数据直接学习决策函数 或条件概率分布作为预测的模型。判别方法不关心背后的数据分布，关心的是对于给定的输入，应

公司偏僻，位于广州番禺南村，当时坐了一个多小时的地铁才去到，下着大雨，路面积水严重后果。好不容易过去了，接下来开始了狗血剧情。一去到，前台让我扫描一个二维码进去一个小程序填写个人简历，我心想我个人简历在招聘APP上不是有吗，还非要多此一举，但是人在屋檐下不得不低头，还是填了。填完之后前台拉我去一个会议室填了一份调查问卷之类的玩意，我也填了，然后HR带我去到二楼办公点等面试官。等了半个小时吧，面试官

手子这个时候还在招，另外无限复活甲属实是上瘾，面试官上来火力还是比较猛的，问了几个刁钻的问题，好在扛住了。最后给两个 medium 难度常见力扣题，二十分钟搞定。 MySQL： MySQL 有哪几种索引 索引的底层数据结构 为什么索引底层使用 B+ 树、而不使用二叉树 B+ 树层数过多会造成什么后果 什么是回表查询 Redis： 项目中 Redis 分布式锁是如何实现的 如何实现阻塞的分布式锁（B

面试时间 8月22日 晚上21点。。 1. 自我介绍 2. 直接开始八股环节，实习都没怎么问 3. 模型推理技术优化 4. 大模型幻觉 5. MQA 和 GQA 6. 长文本推理优化 7. 微调过程通用能力下降怎么解决 8. 问Swish激活函数公式 手撕： 1. transformed绝对位置编码 2. 牛顿迭代法求平方根 面试官挺好的，虽然没怎么问我实习项目，但是说了一堆他们组做微调的东西 话

写个面经攒攒人品~ 时间：20240817 上午11点 时长：1小时 1.自我介绍 2.深挖项目，面试官挑了一个实习经历，问的还蛮细的，基本上我每说一点他就会反问一下 3.LR逻辑回归的损失函数，回答了交叉熵，然后让我用擅长的语言写交叉熵的伪代码 4.说一下MAE和MSE的理解以及区别 5.列表和元组的区别 6.场景题：给一个很大的文件，文件的每一行是一个很大的数字，如果给你一个单机，内存比较小，

8月17早上10点 1.自我介绍 2.简单的问了一下实习，然后就开始问MHA里面为什么每个头能关注到不同的信息，还问我两个模型所有流程都一样只有参数初始化不一样，训练的结果怎样？（这两个问题一直问，我觉得我说的已经很清楚了，感觉对面也不是很懂，做搜推的） 3.挑了我一个强化学习项目问，八百年没被问过这个项目了。感觉是两个人在尬聊 最后给了一道三数之和，也没问八股，很怪。。。 现在反正是没秒挂😓

时间：2024/08/13 11:00（55分钟） 了解项目 手撕：矩阵乘法，合并有序链表 八股：线程池（不太会）、查看端口指令（忘了）、访问网页的全过程协议、http方法（get、post等，区别没太了解），多线程的很多东西依然pass 又是被八股问得汗流浃背的一天，本来有些东西是会的，一紧张还是没答好

时间：2024/08/12 10:00（60分钟） 高强度八股拷打，包括视频编解码和C++工程 视频编解码：总体框架，压缩的总体思路，熵编码的原理，帧间预测编码的东西，量化的压缩原理，码率控制原理 C++工程：CPU密集任务多进程和多线程的区别（不会），atom（不会），内存对齐（没准备，补一下），堆和栈，map和unordered_map，红黑树和AVL，lambda表达式的内存（待补，应该要按

时间：2024/08/07 16:00（60分钟） 八股：面向对象、多态、内存管理、智能指针、C++11特性、三次握手四次挥手 手撕：本来是单例模式，但我不会，换成了手撕快排 嘱咐我后面可能会有更多工程上的考察

秋招第一次面试，以此留作纪念 1. 背景情况了解 2. 实验室项目介绍，cv项目里如何评估准确率。 3. 问最了解的经历介绍，没说实习，说了电商数仓。 4. 数仓如何分层。 5. ods，dwd，aws层，为什么要分这3层。 6. redis主要用的数据类型。项目里是怎么设计的。sortset主要用在什么场景。并发量多大 7. 缓存击穿 8. kafka如何保证生产者端不重复和不丢失。 9. my