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  • 抱着学习的心态去京东打了个酱油。面试内容跟预想的差不多,就是问问以前负责的工作,谈谈对应聘职位工作的理解,以及为什么考虑换工作。回来后简单整理下面试的内容。1.自我介绍2.职业规划3.对实习经历的询问,包括项目,问的比较详细。并且,问了为什么不继续留下来或者内部转岗(被问住了,因为我确实考虑了可能会转岗留下来……)4.说一下自己的性格5.大学里最骄傲的事情6.平时学习的网站和爱逛的网站7.做ppt时会用到的素材来自于哪里8.做ppt时的逻辑和结构9.你希望你的领导是怎么样的10.最后问我还有什么想问的最后反问环节问了岗位未来具体的工作内容,说基本是策划和活动。
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  • 一面--详细1、自我介绍一下2、住在哪里?到公司需要多长时间?3、在北京上的大学?什么学校毕业的,学的什么专业?还记得专业课程有哪些?4、你面试了几家公司了?5、你收到了几个offer?为什么没有去?6、有没有对象?有的话在哪里?7、你对加班有什么看法?能接受加班吗?8、你在上一家公司做了多久?为什么从上家公司离职吗?9、希望下一家公司是什么样的?10、你的业余爱好有哪些?11、为什么选择我们公司?12、说说你的优点和缺点各是什么?13、与其他人相比,你觉得你的优势是什么?14、评价一下自己的技术?15、评价一下你的设计风格?16、你的设计理念是什么?17、说说你未来的职业规划?或者未来3-5年的规划?18、说说你对薪资的要求?19、你的工资差价体现在哪里?20、在面对问题的时候,你的解决方案是什么?
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  • 一面1.首先介绍自己2.简历上的项目自己负责哪一块,实现了哪部分算法,贡献程度有多少3.目标检测如何实现,如何优化?是否了解目标识别的历史4.机器学习和深度学习有什么区别?你的看法是什么?5.相机标定的内参数外参数有哪些?6.请讲一下SVM原理7.如何看待加班问题?对百度文化是否了解?8.平时如何学习,看哪些书视频9.说一下NMS和soft-NMS10.问了一道leetcode原题,忘了......11.C++11的特性是否了解,使用auto方便在哪,请举一个例子12.类的继承,堆栈区别以及适用场景总结:面试官建议注重一些底层算法的研究,数据结构、决策树还有普通的图像处理算法的实现方法
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  • 一面1.请用简单的语言告诉我C++是什么?2.C和C++的区别?3.什么是面向对象(OOP)?4.什么是多态?5.设计模式懂嘛,简单举个例子?6.STL库用过吗?常见的STL容器有哪些?算法用过哪几个?7.数据结构会吗?项目开发过程中主要用到那些?8.类的static变量在什么时候初始化?函数的static变量在什么时候初始化?9.堆和栈的区别?堆和栈的生命周期?10.C和C++的区别?
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  • 一面首先是自我介绍、项目介绍、后边是具体对话问题。1、软件配置管理工作开展的情况和认识?2、你觉得软件测试通过的标准应该是什么样的?3、软件系统的用户文档包括哪些?4、简述软件系统中用户文档的测试要点?5、什么是系统瓶颈?6、没有产品说明书和需求文档地情况下能够进行黑盒测试吗?7、为什么尽量不要让时间富裕的员工去做一些测试?8、完全测试程序是可能的吗?9、软件测试的风险主要体现在哪里?10、所有的软件缺陷都能修复吗?所有的软件缺陷都要修复吗?
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  • 技术1面1.简历细节2.网络评论细粒度抽取3.百度千言数据实体消歧比赛4.小论文5.模型调参怎么调的6.学习率怎么起作用7.LSTM,GRU门机制8.门机制是否真的能防止梯度消失或梯度爆炸9.CNN模型介绍10.coding:快排技术2面(粗面)1.开始确认了入职时间和实习期时间2.简历细节(项目基本上全介绍了)3.又确认了一遍入职时间和实习时间4.未coding
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  • 面试公司:360面试岗位:大数据开发实习状态:已经拿到offer一面:1.先自我介绍2.问了项目的问题,问了下项目中如何实现的Mysql和hdfs数据同步3.讲一下对Hadoop的了解讲了下HDFS原理、MapReduce的过程,想讲HDFS检查点机制没让讲。4.Spark和MapReduce的区别?是不是用了Spark就不需要MapReduce了?(答得不太好)5.问对Hive的了解?自己提了下数据倾斜6.如果有海量数据,如何求Top10?7.Linux平常用的指令?8.Hive内部表和外部表?建表语句?为什么要分区?9.还有什么问题要问我吗?(问了下主要工作内容)二面:还是问项目,项目具体深挖,大数据组件:kafka,hbase,flume。360有个经典的面试问题就是TopK问题,一二面试均有涉及。很多部门也都会问。
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  • 1.跟我聊聊spark的应用,商场里广告投放,以及黄牛检测2.hdfs存储机制3.hadoop运行原理4.spark实际工作中遇到哪些问题5.spark的调优怎么做的?调参都有哪些参数?6.HDFS读写数据的过程7.spark2.0的了解8.简述大数据的生态组件9.hbase过滤器实现原则10.描述HBase,zookeeper搭建过程11.spark和Mapreduce快?为什么快呢?快在哪里呢?总共40多分钟,面试体验不错。
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  • 面试公司:跟谁学面试岗位:活动运营面试过程:面试前一天在boss直聘上投递,跟谁学活动运营实习或正式,相当于社招,晚上约了第二天晚上七点的电话面试。次日,七点整面试官电话打了过来。(非常准时,好评),先说面试时间大概25分钟左右。1、自我介绍先让我做个1分钟自我介绍,噼里啪啦说了三分钟左右被打断,强调只用1分钟就行,剩下的内容他会提问我。(目测减分项)面试官也自我介绍了一下,是跟数学流量运营部2、针对自我介绍中说的我读过《增长黑客》这本书提问害怕我是瞎说的根本没读过,所以问我作者。对于书内的aaarr模型进行简单的介绍,还涉及到书内用过的一个方法,没听清也没有问到,告知我画了脑图,但是时间太早了细节的记不清了。3、针对实习经历验证是否真实我说我现在在字节跳动实习,她问我字节跳动是不是大小周,每天的工作时间(验证真实性)稳为啥不选择字节转正4、因为面的活动运营,除了两道运营的题目目前有四部新上映电影,电影院一天能播10部电影,播三天,你可以提数据需求,怎么排使利润最大化。首先复述一边刚才问题的条件,然后申请数据指标需求,其次根据需求排期。(有想法可以在评论里讨论一下呀)第二道题:社区新开了一个早餐店,想出8个拉新活动我只想出来了5个,申请给了点思考时间,给了一分钟,最后产出5个(也可讨论一下)5、问期望薪资,有无offer,在字节跳动实习经历要了波动范围内比较高的薪资,但在北京属于正常水平,不知道会不会吓到,因为面试表现一般6、能问他两个问题我问的第一个:数据在产品的整个过程中起到的作用是最大的吗(因问题阐述过于混
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  • BFC原型链同源策略(跨域:postMessage,jsonP,CORS)行内元素块级元素的margin和padding环形进度条选择排序强缓存协商缓存平时项目中用过什么优化手段ES6(箭头函数),箭头函数是否可以new插入排序优化任务队列newPromise((resolve)={resolve()}).then(()={console.log(1)setTimeout(()={console.log(2)},0);})setTimeout(()={console.log(3)newPromise((resolve)={resolve()}).then(()={console.log(4)})},0);//1,3,4,212.四种存储方式,跨域时保证localStorage共享(postMessage)13.水平居中,在不设置宽高的情况下
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