2025-06-11 15:12 美团_后端开发(实习员工)

发布于江苏

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美团一面

1. 反射原理，有什么缺点
2. redis数据类型，string和hash应用场景
3. 说说hyperloglog
4. threadlocal不remove会有什么影响
5. 秒杀流程
6. lua扣减成功，mysql宕机怎么办
7. 推模式拉模式区别，应用场景
8. 登录流程
9. 讲讲双重拦截器
10. sortedset做排行榜的优缺点
11. 什么数据用redis缓存合适
12. 有频繁更新但是访问量也很大用什么办法
13. 讲讲jwt
14. 讲讲websocket
15. 接口幂等性怎么做

算法
lc165比较版本号

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呱呱12138

苏州工业园区服务外包职业学院 Java

我超，我二面是比较版本号，不会写换题了

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发布于 2025-06-11 16:24 江苏

淬月星辉

字节跳动-TIK TOK_测试开发(实习员工)

中科大大佬也来卷后端吗

，给孩子一条活路吧。话说这些问题都是基于佬的简历所写的技术栈来出的吗

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发布于 2025-07-28 10:11 广东

我头发呢呜呜呜呜呜呜呜

门头沟学院 Java

佬，能问问八股文背的哪一家的嘛？

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发布于 2025-06-28 20:46 北京

永泽one

快手_后端开发实习生(实习员工)

第6个怎么答呀

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发布于 2025-06-12 23:02 河南

MyYUN

门头沟学院 Java

mark

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发布于 2025-06-12 22:47 云南

牛客127746429号

北京市十一学校 Java

日常实习吗

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发布于 2025-06-12 22:07 黑龙江

后端转后厨_

北京航空航天大学 Java

佬，哪个部门

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发布于 2025-06-12 11:11 北京

牛客推流小助手

牛客创作者运营

hyperloglog用途

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发布于 2025-06-12 11:03 北京

ljs1

华中农业大学 Java

佬你sortset那个怎么答的，有什么缺点

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发布于 2025-06-11 15:56 山西

03-06 11:07

门头沟学院 C++

拼多多服务器研发-C++ 二面

1. 请做一个 1 分钟自我介绍2. 有联合索引 index_abc(a,b,c)，以下 SQL 是否用到索引？语句 3 与 4 性能有何差异？ select * from user where a = ""; select * from user where a = "" and b = ""; select * from user where a = "" and c = ""; select * from user where a = "" and d = "...

C++ 常考面试题总结

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03-04 14:41

门头沟学院产品经理

美团线下用增实习一面凉经

1、自我介绍2、简历深挖3、工作中用了哪些数据分析工具，数据分析能力怎么样4、给你的sql能力打个分，为什么5、介绍了项目的体量以及工作内容整体流程3.1投递当天约面3.2一面之前还挂了一个开水团的机票体验，原因是sql手撕失败。到底啥时候轮到我发通过的面经！😅

查看4道真题和解析

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03-03 15:53

已编辑

黑龙江大学 Java

我做过的，被面试官夸爆的那些Ai项目(一)

在当前开源项目极为丰富的背景下，付费资源并不一定意味着最前沿的技术优势，在具体执行层面展示出自己的独特价值，才是简历上最重要的加分项。1. WebMCP — 让网站主动告诉 AI 该怎么操作AI 操作浏览器的方案一直靠"猜"——截图识别、DOM 解析，错误率 15-30%。WebMCP 反过来，让网站自己声明能做什么，AI 直接调用结构化接口，准确率接近 100%。Chrome Canary 已实装。企业内部系统的 WebMCP 适配目前几乎没人做，是明确的蓝海。推荐理由：简历上写的不是"我会用某个框架"，而是"我在标准刚发布时就做了企业适配&...

书海为家：#人脑vsAI# 尽管深度学习的最初灵感来源于人类的大脑，但二者的运作方式截然不同：深度学习所需要的数据量远比人脑所需要的多得多。可是一旦经过大数据训练，它在相同领域的表现将远远超过人类（尤其是在数字的量化学习，例如挑选某人最可能购买的产品，或从100万张脸中挑选最匹配的一张）——相对来说，人类在同一时间内只能把注意力放在少数几件事情上面，而深度学习算法却可以同时处理海量信息，并且发现在大量数据背后的模糊特征之间的关联，这些模糊特征不仅复杂而且微妙，人类往往无法理解，甚至可能不会注意到。虽然深度学习拥有人类所缺乏的并行处理海量数据的“绝技”，但不具备人类在面对决策时独一无二的汲取过去的经验、使用抽象概念和常识的能力。与人类相比，深度学习想要充分发挥作用，离不开海量的相关数据、单一领域的应用场景以及明确的目标函数，这三项缺一不可，如果缺少其中任何一项，深度学习将无用武之地。

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