百度提前批后端一面

代码10分钟 实习项目20分钟 八股25分钟 反问5分钟

1、代码:判断字符串是否为ipv4地址

2、实习中明星关注列表及订阅功能,数据的提升,对这个功能或者主要工作,做一个背景的介绍吗还有你在这个功能开发中作为一个什么角色

3、关于服务接口的平滑迁移,说一下之前老接口是用什么实现的,新接口怎么实现简单的说一下

4、实习中第三点接口响应时间的优化基于什么背景去优化它的能力,怎么知道接口响应比较慢,用什么手段做了效率上的提升。

5、场景题:假如说有一台机器,它是有一个负责人,他平时会操作这个机器,但都是通过接口的方式来操作,除了这个负责人之外还有其他同学也会对这个机器进行一些相关操作,如果负责人的文件没有没有被动的情况下,他是不会去关注别人如何动其他的文件,那如果他的文件发生了变动,他想知道其他人对这台机器上面的其他文件进行了什么样的操作,那这个时候如果你没有类似日志去记录的话,有个用户通过一个接口对这台机器发起post请求进行重启,导致负责人的服务停掉,他想要去追溯是谁停的,那如果你没有日志或者记录去找,他可能会对咱们的系统进行一个质疑,基于这个场景,让你设计如何在现有的机器上你会怎么操作?

多线程

6、代码执行过程中多线程不一定比单线程效率高,这个你同意吗;方法执行中出于什么考量会引入多线程呢,你认为代码出于什么背景它的多线程比单线程执行快,可结合过往学习谈一下

7、线程池的核心参数了解吗,执行过程

8、synchronized,volatile作用

9、单例double check第一次判空和第二次判空有个关键字synchronized它锁的对象是什么,为什么?

10、为什么要有两次判断呢,并且它的单例上面还有volatile修饰,什么作用?

Mysql

11、mysql底层数据结构并展开介绍

12、什么是聚簇索引,非聚簇索引

13、事务的四大特性

14、隔离性什么意思如何实现

15、四个隔离级别会有哪些问题

16、反问

自评:比较基础但是第一次面试比较紧张说话很磕巴,代码没考虑全被指出来了,场景题也不会感觉寄了

全部评论
请问提前批怎么投呀,只能邮件内推吗,我看官网投递不区分提前批
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发布于 09-02 14:41 北京
m面经
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发布于 09-02 14:15 湖北
现在他们还在提前批?
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发布于 09-02 11:31 浙江

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1. 不建议在面试的任何一个环节问部门作息,裁应届情况就算对作息很重视建议内部打听不要上浮到任何一轮面试环节,包括hr面。一是会导致面试失败,尤其是在主管面的环节。就算不去拿个offer 用来A价再狠狠鸽也行,没必要增加面试风险。二是就算对面说了作息你也很难判断是真是假,最后还是得靠打听验证。没必要上浮到面试环节。2.面试回答精准概括,不要用垃圾话拖时间面试回答建议精准概括,讲实习做的需求的时候不要过多前摇背景细节,讲八股某一知识点的时候不要过多阐述无关介绍。问实习的时候指标和数值的时候,如若不知道就直言没有调查过,不要过多阐述没有调查的原因。总而言之,后续扩展可以长,但是前摇一定要短,确保面试官能够第一时间听到他想要的3.不要轻易透露自己的offer情况面试官反问:你现在有一些什么offer在推进吗?如果面试你的公司是atmd,可以简单透露一下,但是不建议表现对某个厂offer的强烈欲望。如果面试的公司是京东快手懂车帝等中厂,有大厂offer在推进(atmd),不建议在任何一个环节透露(包括hr面)。可以说一些同级中厂的情况,后期offer发下的环节再狠狠A也不迟。尤其是京东,这家公司比较讲究面试者意向(忠诚度),对自己hc和转正实习offer看的很紧,尤其暑期实习面试,如果面试者表现出可能拿了转正还秋招准备面其他厂的意向,必挂。本人面京东就被问了很多冒犯问题比如身为女生为什么不去国企,然后面试聊到字节问我对字节氛围怎么看这种打探性质问题。很难想象这是技术面试。至于懂车帝,问完听说过我还在面字节和已经美团转正立马挂了,hr评价是面评很好但不符合业务,但是最搞笑的是这个面试官面试的时候亲口说了一句你的实习很符合我们的业务。后续想到再更新
投递重庆懂车族科技有限公司等公司10个岗位
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不愿透露姓名的神秘牛友
09-02 11:06
一面: 深挖项目,没有过多问八股,主要是项目里涉及的手撕:一开始让我写一个匈牙利算法,不会,于是换了个最长递增子序列,但是要输出子序列是什么,我用动态规划写的只能得到最长子序列的长度。面试官问了一下如何得到路径的思路,我说用一个数组不断保存上一个位置,最后逆序输出即可。没有再写。反问:(1)组内是做什么的?他只说了是自动驾驶萝卜快跑,具体干什么根据进来后再说(2)再学点什么东西针对之前做的追踪,他说现在检测和追踪可能都搞到一起了,可以学习一下端到端的方案。二面:自我介绍还是深挖项目细节,具体到了 lr 怎么设置的,batch_size 设的多少,怎么进行标注,如何确定模型的效果。基本上没什么干巴的八股,都是针对项目细节询问为什么这么做,还有什么别的做法,最终为什么确定了使用这种,对比这几种的优缺点,如果要牺牲某些东西,是否可以提升某些东西。手撕(面试官说一面因为我相当于没有完整的写出一道题,所以这次要重点考一下):场景题: 给 10 万个激光雷达的点,也就是用(x,y,z)表示,现在将其投影到 BEV 视角下,BEV 的分辨率为 0.2m,然后使用 C++语言,将这 10 万个点转化为 H*W*10 的向量。10 分别为 xy 方向的最大值、最小值、平均值和格子内的点的个数。先写伪代码即可然后讨论了下面三个问题(1)分析时间复杂度和空间复杂度(2)如何优化时间复杂度:从多线程角度思考(3)如何优化空间复杂度:点云都集中在一些格子里,大部分空间里是空掉的,如何降低存储空间。总之来说就是从系数空间转换到稠密空间。反问:面试官只约了一个小时的会议室,还差五分钟的时候有人来催,所以没有好好问。他自己介绍了一下就是做萝卜快跑的感知部分,反正就是那些东西(1)一共有几面?不太清楚校招有几面,应该是三面(2)现在做端到端还是解耦?纯端到端还是太难了,目前还是有解耦三面:约在了周日晚上8:45,面试官在家里,还听到了应该是他女儿还在旁边玩。只花了三十多分钟。针对简历中的自动驾驶的实习着重说了一下。解释一下追踪的指标代表什么?场景题:在遮挡物特别多,遮挡特别严重的情况下,如何提升对行人、非机动车的追踪效果?没有手撕。反问:(1)我看到有北京和上海的base,有什么区别吗?没区别,都是同一个团队,只是工作地点不一样(2)多久给反馈?和一二面面试官讨论一下,一周内给反馈
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