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牛客582120798号
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@华子在逃HR西瓜姐:
华为OD—Java面经—3年经验
个人情况: 211本科理工科专业,非科班但自己对代码感兴趣,3年java开发经验,上一份普通小公司,发展有限,薪资一直没涨加上想换个城市发展,于是选择尝试下华为odHR 面: 简单聊了一下简历,问了一些教育背景,对项目问了一下背景和一点点技术问题,最后问了上一家的薪资构成和期望薪资。HR 面总共就 12分钟。 技术一面: spring 系统原理 aop 依赖注入 微服务器原理 项目介绍 掰碎了分析优化 性能提升多少 分工安排 redis 和 mysql 一点点 sql 优化 问得很细 工作一年中成长了多少 代码和数据库工作量 分布式实现 还有一些忘记了(总共 30min 手撕代码:给出了一幅字符串比如像$ad$$gf$ 算出最后一个$符号前的字母的数量 我用了遍历解决,最后面试官提示我是不是还有其他的方法,给出了堆栈的思路 技术二面: 一整个压力面,问 Linux 命令,使用的编译器的功能和快捷键使用,code review 的使用,还问了项目上的技术问题(这个很细,面试官没有顺着问,挑着问细节),Java 中的八股文,问了十五分钟差不多开始手撕 手撕: 幼儿园组织活动,老师布置了一个任务:每个小朋友去了解与自己同一个小区的小朋友 还有几个。我们将这些数量汇总到数组 garden中。 请根据这些小朋友给出的信息,计算班级小朋友至少来自几个小区?输入描述: 输入:gardenl]= {2,2,3) 说明: garden 数组长度最大为 999 每个小区的小朋友数量最多 1000 人,也就是 gardenl 的范国为[0,999] 输出描述: 输出:7 补充说明: 示例 1 输入: 2 2 3 输出: 2 我先按照自己的思路写一遍,给面试官讲解完后,面试官发现了一些小问题和可以优化的地方(面试官人很有耐心的!)最终通过了所有的用例,整个过程中面试官还会问其他的一些java 知识,属于是测试你会不会一心二用和反应能力了 hhh。之后面试官提示我用另一种思路,这个就只完成了一半,但是他给我看了他的思路,一下子恍然大悟后把他的思路也讲出来了!二面要长一点也难一点,整个时间大概将近 2h! 主管面: 先自我介绍,面试官人很好,只让我简单聊聊经历。然后问为什么来这个城市,说了三个原因。问了一些项目上的技术栈使用。开始聊薪资,整个面试氛围很轻松。#华为od面试##华为od机考##华为od机试##华为od面经##华为od捞人##华为od##华为od技术面##华为od笔试##华为od技术面##华为od题库##华为od手撕代码##华为od题库#
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04-23 14:23
清华大学 Java
Java 校招必备八股文
Java 校招面试里,真正高频的内容其实很集中。你不需要一上来把所有框架源码都啃完,先把基础八股打牢,已经能覆盖大部分一面、二面的提问范围。通常会围绕这几块展开:Java 基础、集合、并发、JVM、数据库、Spring、MySQL、Redis、网络。这篇文章按校招常考思路来写,尽量讲清“是什么、为什么、怎么考”。一、Java 基础Java 为什么跨平台?因为 Java 代码先编译成字节码,运行时由 JVM 解释或编译执行。不同平台安装不同的 JVM,就能实现“一次编写,到处运行”。JDK、JRE、JVM 的区别:JVM 是 Java 虚拟机,负责运行字节码。JRE 是 Java 运行环境,包含...
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04-25 09:39
复旦大学 C++
暑期Offer帮选~ 🐧 or 🐜 or 字节
1🐧 csig云数据库,ai应用开发岗,做agent memory方向,base成都,据说转正率50%+。2 🐜 平台技术事业群数智引擎,模型基准和评估岗,做评测框架的事情,base杭州,转正率未知,部门实习生挺少的。3 字节 tiktok,客户端开发岗(纯安卓&ios),业务是tt新的ai搜,base上海,不过是口头oc,要下周出结果,🐧可能会来不及。本人base上海,请各位老师帮忙,评价一下,不尽感谢🙏
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04-14 12:56
东南大学 嵌入式软件开发
28届找实习找到崩溃
快一个月沟通300次,要简历30次,面试三个全挂😭日常实习难度这么大吗?找实习找到道喜破碎。是我简历太烂了吗?求指教。
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04-23 16:15
广西大学 C++
面试完了这样 是不是挂了
难受,整个面试环节就一个地方回答错了也被挂。面试官这速度太快了吧,才4个小时就给我挂了
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04-21 14:33
北京邮电大学 Java
别再调 API 就说自己会 RAG 了,看看真正的企业级 AI 智能体长什么样
AI 这波浪潮来得太快了。半年前面试还在聊微服务和高并发,现在面试官张口就是:RAG 怎么做的?Agent 的执行链路是什么样的?你的检索策略是怎么设计的?会话记忆怎么控制 Token 成本?这些问题已经不是加分项了,而是越来越多 JD 里的硬性要求。但现实是,大部分人接触 AI 的方式还停留在"调 API"的阶段——跟着教程往向量库里塞点数据,让大模型吐一段话,截个图发朋友圈说自己"做过 RAG 了"。面试官稍微追问两句就露馅:文档怎么切的?检索召回率低怎么办?幻觉怎么控制?一问三不知。跑通一个 Demo 和做出一个能上线的系统,中间差的不是几行代码,...
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