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门头沟学院 测试开发
发布于山东
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哥,你这是秋招吗
@稳赢秋招的人在查天气:
百度测开面经
1.代码题:一个方法,给一个目录文件,切成n份,假设只包括英文大小写,英文标点符号,英文数字,不能在句子中间分割,只能在[,。?]切分,且切分之后的n份文件长度大小尽量均匀2.这个函数应该怎么做一个黑盒测试3.怎么评估这个函数的性能4.怎么用一个二进制文件去测5.重复地去运行它,通过什么来判断性能是好或者坏,是否达到预期6.你说多次执行,那执行一百次,也要拿到一百次输出,那你怎么去判断结果正不正确7.比如说,统计每一份的长度,但其实有这样一种情况,对某一个输入,切出来的结果是均匀的,但是不代表这个函数的实现是一个通用的,能对绝大部分文件均匀起来切分起来的逻辑,这种情况你会怎么去做一个校验8.项目中介绍一下,觉得最有挑战性的点是什么9.怎么确保不超卖的10.为什么用了redis就不需要考虑超卖情况11.redis单线程能做到这个程度,你知道它底下技术上有哪些优化吗12.比如说自己在代码中写一个hashmap,存在内存中,去查询的话其实也是基于KV数据结构去查的,那为什么我在这上面写的还是不能跟redis比,你刚才说的那些是一个必要条件,但不是充分条件,我想知道一些更深的13.我看你用了rabbitMQ,是用在哪个地方14.那你们怎么去测试这个场景的15.你用jmter去做压测,假设你发现往上加user,你发现QPS不会往上涨了,这时候怎么去判断是输入端的问题,还是说使用jmter的机器问题导致请求没发出去,怎么去分辨 #发面经攒人品#
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04-23 10:54
已编辑
门头沟学院 算法工程师
友友们 来一场关于阿里、多益、字节 的 Agent开发 的模拟考试吧(点赞过10发答案)
都是楼主亲自手动复制粘贴准备的~题目数量:20关键词:Agent开发粗分类:全部难度:全部1. 选择题关于数据结构中的堆(Heap),下列说法正确的是:A. 堆通常使用完全二叉树实现;在最大堆中,任一节点的值都不小于其子节点的值B. 堆是一种严格有序结构,因此对堆进行中序遍历一定能得到全局有序序列C. 最小堆中,任一节点的左子树所有节点都小于右子树所有节点D. 堆必须使用链式存储,不能使用数组高效实现2. 选择题在 Linux 中,命令 ps -ef | grep java 最常用于完成以下哪项操作?A. 查看当前系统中与 java 相关的进程信息B. 统计 java 目录下文件的磁盘占用情况...
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04-24 08:50
门头沟学院 Java
大厂or小厂?没有绝对的去或不去
先给所有纠结的同学一个核心结论:没有绝对的去或不去,只看你的个人背景、求职阶段、可选的小厂质量,能不能匹配你的秋招目标。大厂实习是加分项,但有质量的小厂实习,永远比简历空白强;而无意义的小厂拧螺丝,不如在家沉下心补项目、冲秋招。结合我带了3届应届生校招的经验,以及今年暑期实习的招聘现状,今天给大家做一份完整的决策指南,从「什么情况该去小厂」「什么情况该死磕大厂」「接了保底offer后大厂发offer怎么选」「小厂怎么挑不踩坑」四个维度,全给大家讲透,应届生直接照着决策就行。一、先搞懂:小厂实习,到底能给你带来什么?又有哪些坑?在做决策之前,你必须先清醒地认识到小厂实习的优劣势,别盲目冲,也别全...
找不到大厂实习可以去小厂...
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04-22 11:12
字节跳动_gmpt_开发(实习员工)
呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃
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痴心的社畜希望被of...:
我说白了你忽悠他说这周入职拿了offer 再拖
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04-27 20:50
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门头沟学院 Python
暑期总算结束了
27届,bg双非本211硕,0实习找暑期,简直是地狱难度,要么简历挂,要么笔试挂,总算有约面的最多到二面也杳无音迅,某天晚上一时冲动投了字节(因为传说中的面评机制导致我一直没敢投,本来是打算先找个中小厂填简历,等秋招再面字节)没想到顺的不可思议,第二天hr就打电话约面了tl:3.30一面,第二天约二面4.3二面,隔一天约三面4.9三面,结束后10min约hr面,hr闲聊确认到岗时间,当场口头oc回想起那段日子,真是相当煎熬的一段时光,基本每个小时都忍不住检查邮箱,效率也是真的高,我都没想到简历能被捞这么快(点名某鹅某为,到现在都还在泡池子气笑了)最大的感受就是,实习这事是真的玄学,一个月前还在为实习天天愁的睡不着,做梦也想不到一个月后能坐在宇宙厂工位上。有时候被拒绝也不一定是你能力的问题,横向竞争太激烈了。千万不要灰心,保不准哪天就柳暗花明了
我的求职进度条
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04-22 16:40
广西大学 算法工程师
快手 大模型算法 二面
前面基本上都在问论文 无手撕1. 自我介绍2. 介绍下简历上这个项目3. 你对对话 LLM 的理解是什么?它和普通文本生成模型的核心区别是什么?答案:对话 LLM 不是简单地做 next token prediction,它要在多轮交互里持续维护用户意图、对话状态、约束条件和安全边界。普通生成模型更关注单次输入到输出的流畅性,对话模型还要考虑上下文一致性、角色一致性、拒答策略、澄清提问以及工具调用。它的核心难点在于“历史信息并不等价于有效状态”。用户前面说过的内容,有的仍然有效,有的已经被修正,有的是噪声。对话 LLM 必须学会根据当前轮次重新解释历史,而不是把所有历史机械拼接进去。工程上通常...
AI-Agent面试实战...
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