腾讯云智 前端二面 秋招

基本信息

    时间:2023.9.13
    时长:29 min
    base:江城
    面试岗位:前端 秋招 出行服务

问题

  1. 能听到吗? 能听到 能听到,我也能听到 能听到。。好勒。。那我们开始吧
  2. 我看你有一个实习经历,你给我介绍一下最近一次实习做什么?
  3. 这里面哪个点是你觉得有难度的?
  4. 拓扑图如果展示比较多,有点卡你怎么办呢?
  5. 除了这个策略,还有什么其他方法吗?
  6. 如果缩放到一定程度不能点吗?
  7. 如果让你来做缩略图生成,你如何做?
  8. 前端页面加载速度的因素和方面,剖析一下
  9. SSR哪些实现方式有了解过吗?
  10. 主要做什么业务呀?
  11. 本科这个实习在里面做啥?【我说了负责nginx切路由啥的。。。】
  12. 也就是没做前端开发在本科?
  13. 做过什么后端需求?
  14. 你在学校的方向是啥?
  15. 深度学习有用到吗?
  16. 你在实验室做啥呀?
  17. 你做前端多久了?
  18. 你的实验室研究方向是啥?
  19. 你在开题之前在这个方向没有做什么事情?
  20. 主要研究方向是研三开始?
  21. 老家哪里的?
  22. 你去广东干嘛?
  23. 所以你想在武汉工作?
  24. 你现在有offer了吗?
  25. 你业余时间会看技术上的东西吗?
  26. 你讲述的课程都是放网上的吗?
  27. 讲课程怎么个频率?
  28. 反问,经典问技术栈和做什么产品

总结

问得不多,半个小时,可能是因为时间很紧,所以连手撕代码都没有撕

#腾讯云智##前端##秋招##面经#
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AI替代不了体力劳动。这话放在程序员身上,其实能延伸出更具体的体感 ——AI 替代不了那些需要「人肉踩坑」的体力式技术活。就拿线上故障排查来说,服务器突然雪崩,监控面板红一片,日志里几千行报错信息滚屏。AI 确实能帮你检索报错关键词,列出常见的内存泄漏、数据库锁等待解决方案,但它没法像你一样,顶着凌晨三点的困意,跑到机房看服务器指示灯是否正常,没法蹲在现场排查是不是网线松动导致的网络丢包,更没法凭经验判断是这次上线的代码有问题,还是运维那边调整了防火墙规则。这些看似「体力活」的操作,藏着太多 AI 摸不着的现场变量和经验沉淀。再比如做性能压测,AI 能生成 JMeter 脚本,能帮你分析压测报告里的 TPS 和响应时间数据,但它没法替你扛着笔记本去客户现场,在满是噪音的机房里调试压测环境,没法手动模拟上万用户并发的极端场景,更没法在压测过程中,根据服务器 CPU、内存的实时波动,灵活调整压测参数。那些对着监控大屏盯到眼睛发酸,反复重启服务、调整配置的「体力付出」,是 AI 永远学不会的实战直觉。还有咱们日常的代码重构,AI 能帮你优化代码格式,甚至提出重构建议,但它没法替你逐行梳理遗留系统里的「祖传代码」,没法理解那些没有注释、逻辑混乱的函数背后,藏着的是前同事为了兼容老系统的无奈妥协。你得耐着性子一行行读、一遍遍测,这个过程就像在废墟里寻宝,耗的是体力,拼的是耐心,这些都是 AI 替代不了的「技术体力活」。说到底,AI 能替代的是标准化的脑力输出,却替代不了那些需要现场感知、经验判断、体力付出的技术劳动。毕竟代码是死的,但系统是活的,那些藏在机房噪音里、日志堆里、代码细节里的「体力活」,才是程序员真正的护城河。
AI替代不了什么?
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