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  • 我投了三份简历给搜狐,结果三份全被刷了……然后一个早上搜狐面试官突然加我微信好友!于是当天晚上十点视频面试。】一面1.HTML5的语义化标签(header,footer,main等)2.position的取值和含义(W3Cschool-position属性)3.z-index的蜜汁用法(这是一个“拼爹”的属性)4.CORS跨域文件共享的请求头(询问允许的方法和域)5.获取页面滚动高度(window.pageYOffset)6.VirtualDOM和diff算法(DOM树,分层比较,key,DocumentFragment)7.jQuery链式调用的原理(知乎-jQuery链式调用)8.最近碰到的技术难题9.关于反爬虫,请求头中的这两个字段要修改。Host:10.发出请求的页面所在的域。11.函数节流和去抖,写滚动监听函数12.你有什么要问我的吗?
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  • 一面1.a+=4和a=a+4的区别,a是byte类型2.Integer数据比较3.python两个列表合并去重排序(python很久不敲,基本语法忘记很多了)说了下怎么做。4.Linux两个文本不同的统计,删除目录文件,删除重复行5.代码java字符串反转二面1.推荐项目2.一条sql外表是gz格式压缩,查询会有几个map几个reduce3.什么压缩格式解决gz不可分片问题4.集群mr任务分配到某个节点一直timeout什么问题。(网络,防火墙问题)5.Github三面1.推荐项目2.代码输出连续数字和等于某个值的所有情况3.知道的算法4.LR原理,为什么用极大似然5.随机森林原理6.Bagging原理7.GBDT和XGBOOST区别8.比赛为什么选用XGBOOST9.Boosting四面1.介绍自己,别说技术2.自己会给雷火带来什么收益3.自己最不能接受的状态,会考虑离职的4.推荐系统的应用一堆扯5.个人优势,遇到的挫折等等总结要充分复习是消除你紧张的心理状态的关键,复习充分了,自然面试过程中就要有底气得多。
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  • 面试公司:北京用友政务软件股份有限公司1.谈谈对kafka的理解(kafka)2.kafka如何保证数据不丢失(kafka)3.Kafka和sparkStreaming的整合,手动提交的offset调用了什么方法?(kafka)4.hive怎么消费kafka的数据的(kafka)5.kafka消费数据是怎么消费的,用的是什么方式?(kafka)6.sparkstreaming写了多少的任务?(spark)7.spark中如何划分stage(spark)8.spark中cache和persist的区别(spark)很早就知道用友,从来没想到能接到他们的面试邀约,虽然结果并没那么顺遂心意,但也算不枉此行,总结一下,继续面!
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  • 公司:广州市丁丁网络科技有限公司,一家网络游戏公司,百十人规模,公司感觉还不错,针对网络编程方面考核比较多~1.聊聊Linux文件系统2.linux文件系统设计理念3.linux中的进程和线程理解4.哈希表的理解5.python中线程的理解,有什么缺点6.http协议中的header有哪些7.缓存机制的理解,缓存由哪些header实现8.了解哪些数据结构9.HTTP和TCP的理解(协议怎么实现、报文的编码)
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  • 面试时间从自我介绍到最后大概有45分钟,面试官人很严肃但是也很专业,回答的不好挂了。吸取我的教训,希望大家面试之前都要做好充足的准备。1、awk指令,-F分隔符0整行0整行NF最后一列2、运维工具了解么(我说了ansible)3、docker原理、k8s原理4、ceph原理,几种存储:块存储、对象存储、文件存储5、flask有哪些库6、CI/CD【CI:编译、测试、输出结果,核心在于新增代码能够与原先代码正确的集成CD:交付,核心在于可交付的产物,在生产环境可用CD:部署,自动化,频繁交付】7、crontab格式【分时日月周命令】8、mysql底层怎么实现索引(数据结构)9、存储引擎简历里写到的一点要掌握好,项目介绍的时候也不要吹b,容易挖坑最后面试官说你可以回去了解一下蓝鲸
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  • 公司名字:广州锦行科技有限公司,几十人规模,安全方面人才比较多~但是我面试是凉了,给大家提供个方便吧~1.爬虫类库requests库的底层库原理?2.GIL对python的影响?3.单线程做网络并发,怎么做?4.蜜罐怎么解5.mysql查询优化?6.redis数据库怎么用?持久化,什么时间放到硬盘去?7.Mysql,mongodb有什么区别?8.前端,引用css有几种方式9.数据分析的模块有深入了解过吗
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  • 公司:广州经传多赢投资咨询有限公司是一家做证券投资咨询的,公司有好几千人,面试几乎都是围绕机器学习和算法,问了很多,估计是没戏了,后面有一个问题没回答上~1.连续数据怎么做离散化2.有了解过推荐算法吗3.说一下knn和聚类的区别4.脱敏算法有了解吗5.遗传算法说一下6.为什么组合模型部署比较困难7.为什么要使用这个算法模型8.模型的精准率怎么样9.逻辑回归和线性回归有了解吗10.基于每日用户搜索内容,假设只有少量已知商品的情况下,如何根据用户搜索内容获取平台内没有的新商品11.为什么logistic回归的要用sigmoid函数?优缺点?12.对比牛顿法、梯度下降法的关系13.过拟合和欠拟合怎么判断,如何解决?14.特征如何构造?15.逻辑回归的含义和推导?16.模型怎么优化?怎么评估模型好坏?17.数据如何清洗,怎么处理缺失值?18.bagging,boosting的含义?19.什么是SGD,什么是batchsize20.深度学习优化算法有哪些,随便介绍一个21.如何找到10万以内的所有质数22.逻辑斯蒂回归的损失函数怎么来的,如何进行梯度更新23.了解红黑树么24.64匹马,8个跑道,选出速度最快的4匹马需要多少次25.看你简历里面没写GRU,了解GRU么,和LSTM、RNN的区别在什么地方26.机器学习、数据挖掘和深度学习的内容,那你简单说一下这三者的区别27.数据如何去除噪声,如何找到离群点,异常值,现有机器学习算法哪些可以去除噪声28.前向传播与反向传播29.常见的损失函数
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  • 上周投递了百度搜索产招聘经理职位,周五两点就接到了电话面试,简单的自我介绍之后就开始问技术上的问题,我整理了一些,希望对大家面试有帮助。一面问题一:请你具体介绍在上一段实习(快手)过程中,活动运营方面负责了哪些工作?问题二:在你的工作里面,是否有具体的量化产出相关的数据?在具体的层面上,除了活动期间的播放量,还有什么可以分享的数据?问题三:如何判断是不是优质作者?如何判断是不是优质视频?除了视频的硬指标(色彩、字幕、清晰度),在这个基础之上,你认为什么是决定这个视频播放量的因素?可以从以下几个因素考虑,目前市场上有很多的短视频运营团队,类比长视频(电视剧/电影)的制作。首先是要有好的内容策划,包括编导、题材、情景设计,好的内容策划是短视频成功的一半;其次是短视频被拍摄者,或者称其为“演员”的专业度、演员数量、表现力;除此之外,视频的拍摄、剪辑、后期包装也很重要。以上种种因素影响了短视频的热度。问题四:快手和抖音相同类型的视频,他们有什么差异?问题五:快手与抖音对于短视频的推荐算法上1.视频流的推荐逻辑?如何推荐符合用户口味的短视频?2.如何从系统的角度实现,海量短视频推荐给兴趣用户?3.如何建立用户画像数据库?4.在技术手段上,可以获得什么样的用户特征?问题六:分析短视频客户端内搜索需求分布?反问:搜索产品经理的岗位职责?用搜索的场景解决用户搜索的需求。一个好的搜索结果应该是什么样的?策略型:能不能搜出来。搜索内容的排序(合理)、匹配度、索引、资源、质量产品设计:直接呈现,答案从哪来?运营:商业化合作怎么说呢,感觉整体面试流程下来,自己主动思考的能力,对问题的拆解式分析还是需要好好锻炼呀
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  • 假设现在有条指令file1=abc,那我用touch建立文件的时候,touch"${file1}"
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  • 虽然在做这个工作,突然被问到概念性的内容,还是说不清晰。
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