#前端面经#1、开局先问项目，问做项目过程中所遇到的难点2、水平垂直居中3、vue2和vue3有什么区别（不会，只学了react）4、react用过哪些函数5、HTTP    1、浏览器的缓存策略：强缓存和协商缓存    2、页面渲染的过程是怎么样的        DNS解析，建立TCP连接，发送http请求，服务器处理请求，渲染页面（Dom树和渲染树，断开TCP连接。    3、浏览器的存储方式有哪些，其中sessionstorage是如何传递数据的6、代码题：实现计算器功能

楼主是25届的前端同学，也跟大多数同学一样没有很牛的院校bg，只是个双非学校的普通人，在一月份的时候，也很焦虑担心找不到实习。但最后还是顺利入职快手了。不知不觉，在快手实习已经一个多月了，不得不说，快手是我目前实习体验最好的一家公司。从工作环境，公司福利，组内氛围来说说吧 工作环境&公司福利我的工作地点位于北京市三环的快手总部——元中心，听说这是一个新的工区，去年才投入使用。整个园区非常大，感觉就是一个大学校园，饭点之后可以看到很多同学们在园区散步入职第一天，早上9.30到培训室，领工卡电脑还有办公用品，入职宣讲完之后等了一会就被我mt领回工位了。开放式的工位，让每个团队成员都能保持...

1. 算法题   1. 给Excel的column name，返回column number   2. 给出用户和好友关系，请问是否能将用户分成两组，每一组的用户都不是好友   3. 一个环路上面有n个加油站，给出加油站的油和加油站之间的距离，请设计走完全程的路径2. 遇到的最有成就感的事情3. 遇到的最难过的事情4. 家乡5. 学制6. 要不要发论文7. 反问   1. 面试官是做什么的，因为看起来像专家   2. 对实习生看重什么   3. 面试轮次反思：1. 算法时间复杂度的计算很不熟练2. 技术上没有什么难点可以讲述的3. 面试很紧张，流了很多汗，心态容易崩盘

前言文本向量化是将文本数据转换为数值向量的过程。由于计算机只能处理数值数据，文本数据需要被转换成数值形式才能被算法和模型处理。这种向量化的过程使得文本数据能够被机器学习、深度学习等算法有效地处理。文本向量化的方法有多种，其中常见的有以下几种：1. 词袋模型 (Bag of Words, BoW): 这是最简单的文本向量化方法，它忽略了文本中单词的顺序和语法，只考虑单词的出现次数。每个文档或句子可以表示为一个向量，其中每个维度代表一个单词，值为该单词在文本中的出现次数或频率。2. TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): TF-IDF...