携程面试 全是业务场景 b溃

1. 腾讯音乐一面（1h）实习经历（遇到的难点），问了一些但是不是很深，可能业务不同项目1，问了一些具体如何实现，接着询问了一下mysql八股关于事务（我回答了事务作用、特性、隔离级别、会造成的问题、隔离级别都是如何实现的）项目2，黑马点评，分布式锁实现原理、lua脚本的作用juc线程同步的方法jvm垃圾回收（从可达性分析到根节点枚举到oopmap到三色标记到垃圾回收算法到垃圾回收器）编程题（给一个列表，列表里面有多个链表，将链表排序组成新的链表，时间复杂度nlogn），直接排序加尾插，on复杂度，但是感觉技术含量不高反问总的来说，面试感觉不错，面试官没有特意问一个问题，是拿一块问题让你自己先讲，然后细问，发个面经，攒攒好运，来个offer #实习面经#一面过，第二天约二面

1、请讲一讲你对操作系统的中断的理解。2、什么是用户态，什么是内核态？3、从用户态切换成内核态的过程你知道吗，中断的详细过程？4、中断的指令知道吗？5、请画一下三次握手和四次挥手。6、请讲一下三次握手的过程。7、客户端发起报文的时候，除了SYN之外还会带什么东西？8、第三次握手可以携带数据报文吗？9、如果不携带数据报文的话，报文号还会增加吗？10、请讲一下Closed_wait和Timed_wait的状态。11、你调整过Timed_wait的等待时间吗？12、为什么合理呢？13、如果调短的话会有什么问题呢？14、请讲一下进程和线程的区别。15、什么叫上下文切换？16、为什么进程的上下文切换的成...

有UU知道下面一些场景题的回答吗？或许也可以一起讨论一下1. 结合项目来说性能优化手段2. 用node服务器，会不会图像压缩的时间会比较长，考虑了图片体积，但是图像压缩时间呢？4. 能不能不经过node进行图像压缩？图像资源是内部的还是外部。5. useCallback的依赖问题，可以通过ts静态解决。假设，每一个依赖都写了，也不会有闭包问题。从开发规范上，要不要一开始就使用useCallback6. 性能优化还有什么别的方式吗？自己没使用过，聊一下自己知道的7. 衡量一个业务部门性能的考核，从哪些点去考核8. 如何衡量首屏渲染时间，怎么定义的9. FCP和FMP如何用代码去获取10. FCP和FMP具体的概念是什么11. 开发过程中如何实现关键CSS样式12. 场景：一个列表页，对数据的实时性要求不高，但是请求的速度特别慢13. 用户首次进来页面，可能是第一次打开页面，怎么办？14. localStorage和indexDB的区别15. RN开发，有没有别的跨端经验16. RN的客户端通信原理 - 我这里讲的是RN本身的原理，好像又独自鸣唱了几分钟17. 场景：一个页面的开发要投入到两个端，需要使用到bridge的接口，如何设计一个bridge的SDK，类似于一次开发，多端展示。18. 更想知道和客户端通信的接口的差异的抹平。有没有了解过业界常用的手段19. react的渲染原理20. 为什么JSX是如何转换成页面上的元素的，为什么可以被渲染到屏幕上的21. useEffect和useLayoutEffect区别22. react的事件机制合成事件的机制24. HTTPS的过程 - 其实就是问http和https的不同25. 场景：做功能页面，用户会遇到问题，在反馈的时候描述较少，就是问题难定位、难复现，如何解决。26. 你会选择捕获什么，上报什么数据27. 用户的正常行为上报，会导致无效数据过多，不能全量上报，但又不能不上报28. 算法题，口述：矩阵0,0 到m,n。中间有障碍物，获取从左下角到右上角的所有可能的步数29. 近期关系的前端的概念30. 如何做技术总结和沉淀31. 你是经常做复盘吗，语雀更新频率怎么样32. 对于职业规划，这我咋知道33. 有考研的打算吗

算法的面试最近基本上都是项目为主， 也没啥八股，就没写面经。蚂蚁是算法工程 二面，饿了么是 NLP 二面， 智能信息是 NLP 一面。蚂蚁基本没问啥，就是针对项目聊了一会时间。重点是后面的代码题给我整不会了。1. leetcode84 柱状图中的最大矩形（上个月刷了，经典单调栈，但是这题感觉我当时写就不太理解， 面试官问我思路我脱口而出单调栈，但是写不出来）2. 84 没写出来，给我换了一个，149。又是一个 hard（开始无语，就想早点结束给我挂了算了。 这题我也没写过， 暴力肯定不难。 但是我说这个我想不到比较优的解）3. 又给我换了一个， 这次给我一个 easy， 让我把一串字符串的空格移动到最后（竟然还给我做道题，这个时候都一个小时多了已经，我还以为会直接结束）然后面试官让我之后可以把前面两道题代码补进那个网页里（结果第二题没来得及补，就进不去了）智能信息一面，夸克 医疗创新1. 一样聊在蚂蚁实习的算法项目2. 中途问了一下， PEFT 的那几种微调的区别，就大概讲了一下我自己的理解3. 我对大模型训练的流程熟悉吗？（就大概讲了一下全流程）4. 了解 RLHF 吗（不太了解，没做过。就随便讲了一下奖励模型啥的）5. DPO 知道吗（不知道怎么做的，就没问了）6. 你觉得应该从哪些方面一个大模型的好坏？（随便说了几个， 知识储备， 指令跟随， 安全对齐， 对话逻辑）7. 那你认为， 你说的这几种能力，都是在模型训练流程的哪个部分获得的？（挺有意思的问题。 知识储备是预训练获取的， 指令跟随一般是做微调， 安全对齐可能是 SFT rlhf， 对话的逻辑性应该都有关）还有啥不记得了， 也没做代码题。 面后不久就约二面了。我笔试都还没做呢饿了么二面饿了么二面有点深挖项目了， 很多我都不太清楚。1. 项目介绍2. 深入聊大模型梯度攻击（这东西在蚂蚁做的， 每次说这个我都很累， 自己讲的面试官都听不明白， 不懂怎么做的。 然后就会出现很多牛头不对马嘴的问题，饿了么二面就一直卡在一个地方说了很久。3.  那你们这个自回归任务用的 loss 是什么？ 回归任务常用的 loss 有哪些（这我 ** 还真没了解， 就知道 L1 L2 范数这种，或者用 cos距离）还有一些啥不记得了，饿了么二面时间感觉就 40 分钟，也没做题