杭州小厂二面面经

3.16（周一）一面3.18（周三）二面3.23 （周一）hr面 当天 oc一面主要问了常规八股，算法题是买卖股票的最佳时机 I二面想起来录音了！面经如下：1. 请先做一个简要的自我介绍。2. 确定目前想从事的岗位是前端开发吗？3. 学习前端相关技术大概是从什么时候开始的？4. 目前自己做过哪些前端相关的项目？5. 在做 AI 对话项目的前端时，有没有使用过 AI 编程辅助工具来帮忙编写代码？6. 使用 Cursor 等工具时，通常会提供什么样的输入（比如纯文字描述、网站截屏等）？7. 在使用 AI 工具辅助生成代码的过程中，有没有遇到过什么问题？8. 有没有使用 Claude Code 解决过具体的开发需求（例如完整实现某个页面）？9. 对比 Cursor 和 Claude Code 的使用体验，你认为 Claude Code 的主要优势在哪里？10. 你的项目底层调用了什么模型？整个调用大模型的流程是否已经完全跑通并可用？11. 从输入一个问句（Prompt）给大模型，到模型处理的中间过程，大概会经历哪几个阶段？12. 对前端性能优化以及相关性能指标有哪些了解？13. 在前端性能优化方面（如骨架屏、加载占位等），是否有过具体的落地实践？14. 算法题： 买卖股票的最佳时机 II三面是常规 hr 面，面试末尾当场 oc 了

在竞争激烈的求职市场中，一款优秀的面试辅助工具能为求职者带来巨大的帮助。今天，我们就来探讨一下市面上的面试辅助神器，看看哪家口碑最佳。职唛 AI：全流程闭环的求职好帮手职唛 AI 由杭州元烁智创科技有限公司运营，它聚焦真实求职场景的 AI 能力建设，提供面向求职场景的一体化 AI 服务，覆盖“简历准备—面试训练—面试进行中辅助—复盘优化”的完整链路。功能链路完整职唛 AI 从简历生成、简历诊断、模板排版，到模拟面试与面试中辅助，避免用户在多个工具间反复切换。例如，技术岗求职者小李，有项目经验，但技术面经常“知道但讲不清”。使用职唛 AI 后，先完成简历诊断并重写项目描述，再进行多轮模拟面试训练...

1. 讲一下多路线程池的实现原理，怎么做线程同步？2. 生产者-消费者队列(有界队列)实例需要几个条件变量和锁来管理？（1个和2个都行，2个就是not_empty和not_full）3. 你提到无锁队列，讲一下实现方法？4. 为什么用atomic原子变量来实现无锁队列？了解atomic的底层原理吗，这样做会引入什么代价？5. 为什么atomic+自旋实现的无锁队列比有锁队列性能更优？6. 讲一下内存序有哪几种？分别有什么特性怎么使用？7. 为什么memory_order_acquire和memory_order_release 用于锁的获取和释放？8. 为什么要使用内存序？为什么执行顺序和代码顺序会出现不一致？9. 你提到编译器优化？还有其他原因吗？（CPU乱序，缓存一致性）10. 讲一下返回值优化？返回值优化的原理能展开说说吗？11. 讲一下你的解码帧内存池的实现原理和数据结构选型？12. 你提到你每个页设置的是64KB，为什么选这个大小？13. 如果你每个页拼接起来尾部有不足64KB的怎么办？（已经按公倍数选择了，解码帧分辨率都是64的倍数）14. 讲一下你为什么选LRU，假如你用来管理页的vector回收了一些页块回来，造成了外部碎片，该怎么处理？（伙伴算法+相邻页块合并）15. 聊聊webrtc和websocket的差异和优缺点，你认为他们分别适合什么样的业务场景，有什么优缺点？16. 手撕：跳跃游戏II

岗位是product engineer产品工程师，社区工程方向感觉自己应该是遇到kpi面了，我面经都写不出几个字1.（自我介绍）2.（拷打项目）这一块我觉得都不能说是拷打，因为也没有问特别深，但我也没答出来然后没有八股，直接手撕环节1.基于上下文的滑动窗口，写出来了2.lru 没写出来，我操作系统没学好，lru都忘了是啥然后反问环节，因为是第一次面中大厂，比较紧张，也没想出来问什么凉的透透的