绿盟一二三面 面经

8.3 绿盟一面

  1. Spring 的IOC和AOP分别负责什么样的功能,或者说是负责什么样的场景?

  2. Spring boot 与SpringCloud的关系是什么?

  3. Spring cloud中的服务注册还有其他的几个模块了解吗? (答:用过consul)

  4. SpringMVC中Servlet的用法

  5. Hashmap底层实现?

  6. 往hashmap丢数据时,如果出现hash冲突会怎么丢数据,丢数据的过程

  7. 创建线程的几种方式?

  8. 线程池的优点?

  9. 线程池的几个参数?里面有哪几种拒绝策略?

  10. 怎么保证代码中的线程安全?

  11. Cas的原理? ABA问题?

  12. 除了sychronize,还有其他方式做线程安全吗?

  13. AQS的原理?

  14. 哪个锁基于AQS实现?

  15. 哪些集合属于线程安全?

  16. ConcurrentHashMap怎么保证线程安全?

  17. Jvm运行内存中包含哪几块?

  18. 这几个块哪些是线程私有的,哪些是线程公有的?

  19. 垃圾回收有哪几种gc算法?

  20. 新生代里整体的垃圾回收的过程?

  21. 类加载的过程了解吗?

  22. 双亲委派机制有了解吗?

  23. 反问

8.5 绿盟二面

  • 手撕代码:重复无序数组输出两个和为k的组合

  • Spring的IOC和AOP

  • AOP的缺点,不适合应用的场景

  • 可哈希和不可哈希的区别

  • 怎么实现多线程,线程安全的定义

  • mysql的b+树

  • 在实际场景对索引的理解与应用

  • 反问

8.11 绿盟三面

  • 项目相关

  • 看过什么书

  • 家那里的?要求薪资?手里几个offer?等等

  • 反问

HR小姐姐人美声甜,打电话的时候让人感觉如沐春风~ 一二面面试体验巨好,不会或者卡壳的地方会引导你,三面应该是vp面,聊得一般般,估计这也是挂了的原因。
上午面试下午拒信就到了,但绿盟评价还不错,安全龙头,965。
仅供参考。
#绿盟##面经##Java工程师##校招#
全部评论
vp面是什么意思哈
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发布于 2021-08-11 23:36
三面会问很多技术吗
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发布于 2021-08-11 23:51
联想
校招火热招聘中
官网直投
请问楼主是会有拒绝信吗。。快一个星期了还没有收到。。。
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发布于 2021-08-12 10:30
请问base是哪里?
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发布于 2021-08-12 11:30
老哥,你要了多少薪资
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发布于 2021-08-13 11:04
老哥什么岗位
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发布于 2021-08-13 19:01
同三面后被拒。
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发布于 2021-08-18 13:53
三面大概多久啊,base南京吗
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发布于 2021-08-23 01:38
请问base是哪里?
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发布于 2021-08-27 19:23
VP面啥意思啊,HR面都还要挂呀,你是说了些啥😂
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发布于 2021-08-28 21:34
绿盟看学历吗
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发布于 2021-08-29 16:10
AOP的缺点,不适合应用的场景这个怎么答
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发布于 2021-08-30 15:48
楼主都是线上吗
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发布于 2022-09-02 23:49 陕西
HR面为什么会被挂呀
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发布于 2022-09-18 17:18 福建

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#蚂蚁##算法##实习#三面继续问项目,没问啥其他的东西。项目中遇到的最大困难我去这个问题把我问到了,因为总体来说算是一个比较顺利的项目,没有特别大的问题。建议以后面对这种情形应该如何回答?1)小挑战也是挑战:你可以选择项目中的一个小挑战,即使它不是一个巨大的困难。描述这个问题,解释它为何重要,以及你是如何解决它的。这可以显示你对项目细节的关注和处理潜在问题的能力。2)预防措施:说明你或你的团队采取了哪些预防措施来避免大问题的发生。这展示了你的前瞻性和风险管理能力。比如,通过良好的计划和沟通,项目团队可能成功避免了潜在的技术或协作难题。3)学习和成长:谈论这个项目如何帮助你成长,特别是在没有显著困难的情况下,你如何持续寻找提升工作效率和质量的机会。这表明你有自我驱动,始终寻求改进和学习的态度。4)团队协作:如果项目进展顺利,部分原因可能是团队合作良好。你可以讨论团队如何有效协作,以及你在其中扮演的角色。这不仅显示了你的团队精神,也突出了你在维持团队和谐中的贡献。5)优化和调整:也许在项目执行过程中,你们对策略或流程进行了微调。可以讨论这些小的调整如何帮助优化结果,这反映了你对持续改进的承诺和对细节的关注。我面试中的回答确实答得有点low了,逻辑有些混乱,因为这个把我挂了我也不会意外。微笑面对结果,不断成长,就当为秋招做积累吧。下次应该这样回答:在这个项目中,尽管整体进展顺利,但我们确实面临了一些有意思的挑战,特别是在实现和验证预测概率校准的过程中。一个具体的挑战是如何准确地量化模型的不确定性,并通过概率校准提供一个可靠的预测。换句话说,如何证明我们的p-value设计是可靠的。这种设计方法是非参数的,不依赖于数据具体的分布,这使得它在应用于实际复杂数据时更为健壮。我们通过计算测试数据中一个奇异值小于或等于训练集中奇异值的比例,实质上应用了经验分布函数(ECDF),来估计这个或更极端情况出现的概率。计算得到的p-value反映了在零假设下观察到的统计量的概率。在这里,零假设是指测试数据的奇异值不提供足够的证据去反对模型在该点的预测。如果p-value很低,表示这种奇异值在训练数据中很少见,暗示着模型在这一点上的预测可能不太可靠,这为我们的模型预测提供了一个直观和科学的可信度评估。总的来说,这是一种基于统计学的方法,数据越多将越有效
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