2023-04-05 06:43 门头沟学院后端工程师

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字节日常实习算法题没写出来是不是稳挂？

昨天字节跳动后端日常实习二面，算法题写了半天差不多写了个框架，还在想怎么改的时候面试官说时间到了，是不是寄了😂听说字节及其看中算法题，有兄弟算法题没写出来拿了实习offer的吗 #字节跳动信息集散地#

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lemonlemon777

美团_后端开发

楼主写得哪题?是lc的吗？主要还是看这题难度吧

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发布于 2023-04-05 13:47 上海

夏姬八取

揭阳职业技术学院 C++

算法题是底线感觉，我算法题没做出来也挂了

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发布于 2023-04-15 21:19 美国

牛客348361912号

北京邮电大学 Java

我实习一面是一道hard题，没写出来

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发布于 2023-04-12 22:05 北京

南山秋木

重庆邮电大学运营

北大✌🏻怎么会被挂呢😍

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发布于 2023-04-05 07:47 重庆

Heartlin

华东理工大学算法工程师

二面在面试官两次提醒下，写出来了暴力求解的解，能过吗

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发布于 2025-11-06 17:01 上海

已注销

老哥，你好。结果怎么样呀

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发布于 2023-04-08 16:15 江苏

修武

中国科学院大学 Java

看情况，我有三次字节面试题没做出来还是过了

先跟他说思路

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发布于 2023-04-06 12:34 北京

Reluu

复旦大学 Java

我同学字节一面其他都回答的挺好，算法题没做出来直接挂了，我三面算法题没做出来也挂了，感觉字节算法题是底线

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发布于 2023-04-05 20:55 上海

04-22 17:19

上海大学大数据开发工程师

GitHub项目，直接来抄作业

无意间刷到这个提问 “211 数据科学与大数据技术专业想做项目，不知道做什么？”  给同bg的同学整理了一些26年至少是上半年值得做的项目方向👇  方向一：AI Agent / RAG（最推荐） 2026 年是 AI Agent 爆发年。企业对"能用大模型做事的人"的需求远超供给。 学习级项目（先跑通理解原理） 1. AI Engineering Hub  地址：github.com/patchy631/ai-engineering-hub 内容：LLM、RAG、AI Agent 实战教程合集，有详细 Notebook 适合：从零开始，跟着做就能理解 RAG 全链路  2...

哪些AI项目值得做？

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04-19 11:36

重庆大学 Java

Pdd-三面-4.17

上来先手撕：非递归实现后序遍历二叉树，磨蹭半天写出来了请简单介绍一下你自己做的项目，以及大概用到了哪些组件（中间件）？是否了解分布式系统的 CAP 理论？这大概是一个什么样的问题？在你的项目中，使用分布式锁主要是为了解决什么问题？如果改为异步的方式，还能判断“一人一单”吗？秒杀场景下，先判断“一人一单”再判断“库存是否足够”，这一套逻辑具体是在哪里判断的？项目中的 Redis 是单节点部署的吗？如果变成集群部署，库存在一致性的问题？Redisson 分布式锁的实现原理是什么样的？布隆过滤器？如果让你设计一个工作在多线程并发环境下的本地先进先出（FIFO）队列，且为了性能要求是无锁（Lock-f...

查看16道真题和解析

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02-24 19:45

西南大学后端工程师

终于把简历做出来了，求大佬们解答一些问题

大学前两年天天玩，高数还挂了，从去年9月份到现在一直在学Java，今天把简历做出来了，项目学了很多，但是有些部分是只过了一遍，挑了几个放简历上了，要应付面试的话还得好好准备第一个问题，这个简历，大佬们有什么修改建议吗第二个问题因为我们学校5月份有个学校安排的实习，具体好像是硬件方面的，感觉很水，我自己想申请自主实习，现在是准备面试到什么时候开始投递呢第三个问题我们后端开发如果想去央国企的话是不是都要求硕士啊，然后央国企有什么需要特别准备的吗，跟私企的招聘有什么区别感谢各位大佬，祝大家都天天开心，发大财

程序员小白条：简历写的有点太多了，一般两页是实习经历比较多的情况下，要么自己有一些有影响力的开源项目，如果你走软件，硬件没必要实习，学校安排总是没区分度的，央国企最好有中大厂实习，另外学历比较重要，不是都要求硕士的，技术会比互联网要求低一些

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02-25 17:58

吉首大学张家界学院 Python

这种简历可以吗，大四

这种简历可以吗想进个小公司就可以了，只想有个稳定的工作有点结巴

最喜欢秋天的火龙果很...：第一份工作一定要往大的去，工资低点没事。后面换工作会更好找，即使你去小公司，你也不可能不会换工作的。所以找大的去

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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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