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想被叫靓仔的丘比特蚌埠住了
门头沟学院 后端工程师
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@摆烂了的00后很有礼貌:
华为云面经
8.25更新 一面(70min) 自我介绍 详细问项目 项目1,项目2(特详细) 有无实习经历? 用过什么操作系统?他们有什么区别? Windows下的安装包为什么在Linux下不能用?核心原因是什么/ C11了解过么?说几个新特性 智能指针介绍一下,为什么采用智能指针? Lamda表达式介绍一下,在哪儿用过,为什么要使用Lamda表达式? 进程线程区别介绍一下 TCP为什么采用三次握手,两次握手行不行? 排序算法(时间复杂度,最坏,最好,稳定性) 大概排好序的一个列表,采用什么排序算法最快? 二叉树的遍历方法有几种?可以采用什么方式遍历? 机试(因为是实习时笔试的,没问) 算法:一个地图,中间某些点不可达,寻找从a点到b点的最短路径,可以采用什么方法?深度优先,广度优先行不行? 算法:页码显示,对于总页码N < 7显示所有页码,反之则最多只显示7个页码(首页页码、尾页页码、当前页K以及当前页前后两页的页码);未显示的连续页码用省略号“…”代替。如:N = 94,K = 5,则显示页码1 … 3 4 5 6 7 … 94;N = 94,K = 93,则显示页码1 … 91 92 93 94。输入:两个空格分开的整数N, K(1≤ K ≤ N ≤ 100),分别表示总页数和当前页。输出:所显示的页码,用空格分开,未显示的连续页码用省略号”…”统一代替。 二面(60min) 自我介绍 项目相关 语言?代码量? 智能指针介绍一下,自己的使用情况 用过什么数据库?数据库优化的方法? 执行计划了解么?(不了解) Python的使用情况?逻辑和函数了解么? 算法:给定一个字符串序列和一个数n,输出在字符串序列中出现n次的单词;若多个单词出现n次,输出后一个。 如python Java cpp go java go cpp,2,输出go 三面(20min) 自我介绍 详细介绍一个项目 为什么选择这个职业,你的专业有什么优势 城市只能选杭州么?别的有考虑么? 反问 10min后过了,华为的池子深不见底
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03-27 15:20
华南理工大学 算法工程师
关于最近这一个月面试的一些感受
本人大三,在找日常(暑期)实习,年后这一个月面了几家大厂,但都挂了,有的直接在初筛阶段就给我踢了。最好的就是字节进了二面(字节实习生一般三轮:技术面、主管面、HR 面),二面结束以后我过几个小时就点开邮件看看,心想这次一定要拿下,如果能进 HR 面的话基本就稳了。我面完当天晚上做梦都梦到拿到了 offer 给我乐醒了,打开手机一看原来是梦。第二天打开邮件收到了感谢信,心情直接跌到谷底。这几天一直在自我怀疑,就在想每天这起早贪黑的,睁眼闭眼就是算法代码,到头来还是一场空,真觉得挺没意思的。我的性格一直比较要强好胜,我太想要一个机会来证明自己,但是没有办法,无论是我的学历,学校,还是学术项目,竞赛...
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03-26 19:43
清华大学 Java
Shopee Java 一面,问了整整一个小时没停过
整体考察范围很广,Java 基础、JVM、MySQL、Redis、Spring、并发、算法都有涉及,每道题不会问得特别深,但覆盖面很全,感觉是在快速扫描你的知识面。算法题有两道,一道链表一道树,难度中等,给的时间不多。总时长刚好一个小时,面试官最后说感觉还不错,让等通知。1. Java 中 synchronized 和 ReentrantLock 的区别是什么,分别适合什么场景?答:synchronized 是 Java 内置的关键字级别的锁,使用简单,加锁和释放锁由 JVM 自动管理,不需要手动释放,不会因为忘记释放导致死锁。但功能比较基础,不支持超时获取锁、不支持中断等待、不支持公平锁,也...
Java面试圣经
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03-31 21:47
东南大学 C++
愚人节血战阿里
吓哭了,明天被面试塞满了
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03-24 17:56
已编辑
门头沟学院 Java
求问这种简历找日常实习够吗
最近十分焦虑,本来计划找java岗的,结果现在这个时代,什么都要带上ai,本来就有一大堆java八股文没背,还要仓促的学agent,但学的都是基础呀。简历上那些都是提示词工程,让AI输出指令格式,然后程序判断,也没什么含金量。完全没有什么竞争力😭,唯一的竞争力就是实习时间可以长些吧。但我也找不到适合的学习项目,另一方面自己也比较着急。想要快点找实习。求大佬们指点一下小弟😭😭😭
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03-26 14:45
广西大学 算法工程师
MiniMax 大模型开发 二面
1. 你做过大模型数据处理的话,预训练数据清洗一般怎么做,去重、去噪、质量过滤分别解决什么问题?预训练数据清洗本质上是在控制“数据量”和“数据质量”之间的平衡。去重主要解决模型反复记忆同一批内容,避免浪费训练 token,也减少 benchmark 污染。去噪主要是过滤乱码、模板页、广告页、低信息密度文本、机器生成垃圾内容,不然模型会学到很差的语言模式。质量过滤更偏向保留高价值内容,比如结构完整、语义通顺、知识密度高、代码块规范或者问答对明确的数据。实际工程里一般不会只靠一个规则,而是多阶段处理:先做规则清洗,再做语言识别、长度过滤、内容打分,最后再结合 dedup 和采样策略。因为预训练效果...
AI-Agent面试实战...
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