360秋招内推 360商业化组内直推

9.12三面，也是终面全程就30分钟，先问百度实习，后面问综合素养相关，优缺点等，没有手撕反问：技术栈需求、看重应届生候选人哪些素质、流程相关十分担心是KPI，有没有hxd同岗位三面完发意向了啊

1. 代码的编译过程是怎样的？2. 词法分析和语法分析之后，分别会得到什么结果？3. `.class` 文件在被解释成机器码之前，计算机需要做什么准备工作？4. 像图片、音频这类资源文件，在程序运行前需要做哪些准备？5. JDK 和 JRE 是什么？有什么区别？6. 程序编译主要会消耗计算机的哪些资源？7. 聊聊大语言模型（LLM）相关的东西吧。8. 我们常说模型的参数量，它具体指的是什么？怎么计算？9. Transformer 模型里的 Q、K、V 分别是什么？10. 编程题： * 求最长无重复子串的长度。 * 怎么逆序输出一个有 100 万行的文本文件？

如题，笔者最近搜集了一点资料，以及看了一些牛友的帖子，总结了一些自己思考如下1，在求职过程中学历到底起到了什么作用？我们不妨先看一下找工作的过程，投递简历，筛选简历，通过面试，横向排序和审批，入职在这个流程中，筛选简历和横向排序中起到作用最大的，很多牛友发帖找项目以及提前找实习，其实就是为了弥补学历的不足，有一些亮点可以通过简历筛选。比如92的同学只需要做两个知识星球的项目就可以约到面试，甚至学历比较好的同学只做外卖，点评这样的烂大街项目在找日常实习的过程中也可以约到面试。所以学历起到的作用是简历亮点，而双非同学找实习，做工作室项目，做一些其他东西都是为了增加亮点。所以在这个过程，什么学历背景的同学在原始积累阶段做的就是增加亮点，只是92和强双非的同学有天然优势2，实习的段数是越多越好吗？这里只是阐述我自己的观点，我认为这个很难衡量，因为没有统计数据可以证明，实习段数越多对于找工作越有帮助，我认为实习的质量以及垂直性更重要一点这个我们可以结合第一个来看，实习本身就是为了帮助我们通过简历筛选，了解大型企业开发流程，了解相关业务的一个手段我们通过实习获得的东西应该分为两个部分，第一，工程能力：应该通过mt派发的需求锻炼自己排查问题以及快速熟悉大型项目，阅读源码的能力，这个是自己做练习项目没法获得的，同时锻炼人际交往能力，积累人脉。第二就是简历亮点，title+实际的业务产出，可与提高自己过简历的概率此外还有垂直性，如果多段实习都是在同一个业务领域，比如都是做dms，或者都做电商相关，或者都做广告、营销相关的业务，那么在后续正式秋招的过程中，通过对应部门的简历筛选和面试的概率一定会大大提高的，因为你和面试官做的都是同样的东西所以我认为过早的实习和刷多段实习都没有必要的，因为并没有直接的数据表明这个对于通过简历筛选有明确的帮助，当然如果有充足精力完全可以按照自己的路来，这里只是我的观点。我更倾向于，在每一段实习中充分的熟悉业务，熟悉组里做的东西，确定好自己以后想做的方向，如果这个业务方向一点也不感兴趣，那么下一段实习可以找另一个业务，在秋招前确定我觉得是最好的3，找工作中最重要的是什么样子在我看过很多帖子之后，我的想法只剩下了一个，绝对的实力和运气绝对的实力确保可以通过面试而运气就有很多了，比如双非的同学简历亮点很少，只能算合格，通过了大厂的简历筛选。或者有直系的学长学姐正好在某个组可以给你组内直推。4，总结所以我觉得找工作不是玄学，也没必要焦虑。营造好简历的亮点，锻炼面试能力，以及实习过程中锻炼的内功和基本功才是最重要的

1. 虚拟内存模型是怎样的？2. 内存的段页式管理机制是什么？3. 讲讲 HTTPS 的数字证书体系。4. 智能指针是怎么设计和实现的？5. 乐观锁的工作原理是什么？6. 原子操作的底层机制是怎样的？7. 算法题：旋转数组，要求时间复杂度 O(n)。