面经详情
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面试了职位:后端开发
感觉没戏
特斯拉研发OA第一次
特斯拉研发
OA
第一次做2个半小时的OA。之前主要准备的是算法,结果被问了很多基础还有一道设计。感觉要杯具了。
有一道题专考SQL。算法题类似模拟二进制位运算。
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移动开发
感觉没戏
java中==和equals和hashCode的区别 一共面试了两轮。第一面基本是照着我的简历问,java,andorid,linux,数据库,还有一些测试方面的问题,问的比较基础。第二面是技术的老大问我,人特别耐思,说因为他是做开发的,问我太多技术问题也不公平。总的来说,面试比较难,面试官人都很好。
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包含4个问题,2个回答
Q:java中==和equals和hashCode的区别
2 年前 发布
用户816767
后端开发
感觉没戏
一面 7个面试官(1个HR+6个专业面试官),6个面试者,6个人轮流进行自我介绍,然后面试官开始问问题印象最深的是一个人回答:研究生都没有工资还早八晚十,工作工资都有了加班何乐而不为呢?真是笑喷我了,这有可比性吗???大致就是这些,还有一些项目上的具体问题,因为我面试的是研发经理,他主要使用的语言是java,而我熟练的语言是C++,所以没有对我细问第一次见这种面试方法,感觉特别不尊重人,很浪费时间,早上八点多面试,面到接近12点,真是醉了二面主要是基本问题信息确认和沟通信息,问题不大
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包含7个问题,0个回答
Q:自我介绍
2022-12-10 发布
匿名用户
后端开发
感觉没戏
面试官都非常专业、流程化。 我投的是数字后端工程师,首先让我自我介绍,然后就开始让我介绍项目,我把每一个项目都说了一遍,着重对其中一个比较有自信的项目作了详细解释。介绍结束后,他会提出一些问题,并且会根据简历上的内容进行提问,问的非常细,最后问了大概7、8个问题。由于当时没有准备好,好几个没有答出来,所以建议大家面试前好好准备自己简历里写的内容和自己做过的项目。
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2 年前 发布
看准43393
机械结构工程师
确定通过
2022.09.15 小米结构工程师的面试体验是最好的,面试过的所有企业里面,小米的面试官给我的感觉最好,专业,问的问题很专业,会重点考察面试者的个人能力。一面二面都是技术面,面试过程和其他企业基本一样,都是围绕项目展开的,准备的时候好好过一遍项目上的东西就可以,项目做的东西熟悉之后,基本没什么大问题。
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2022-09-15 发布
df
Android
感觉没戏
一面 一面应该是部门主管面试,kafka相关问的稍微有点深,线程池原理,字符串常量池,最后有一道多线程的编程题,两线程交替打印AB问到了http状态码,mysql索引原理,IO模型,两道算法题,简单题型的,没刷过,没做出来MySQL B+数,JVM数据安全性,当时没明白是要问啥,又手撕两道算法,这次第一题做出来一班,第二题做出来了总体不是特别难,面试前准备下相关的八股文应该没什么问题,算法题难度是简单题型,刷下力扣应该没问题
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2 年前 发布
4540
后端开发
感觉没戏
多益技术面45min自我介绍项目相关前后端具体做了哪些事细挖项目功能怎么实现的这个功能做这个项目花了多久,平均每天花多久怎么判断对象是否可回收垃圾回收算法有哪些线程池大小怎么设置比较好面向对象的三大特征对多态的理解mysql、mongodb、redis的区别数组和链表的区别递归的优缺点代替递归的方式最近在学什么为什么想学这个谈谈对微服务的理解怎么学习的,有看什么书其他语言会什么python的列表和元组的区别c++的智能指针c++的多态大量的玩家分数,做一个排行榜怎么做?不用关心怎么存储的。归并排序是什么原理如果你是项目负责人,团队有人能力很强但是比较有个性,怎么处理如果对方也比较强硬,还觉得小组其他人比他菜,怎么办个人问题有没有女朋友是不是独生子女除了广州,其他地方也接受吗家里人支不支持来广州期望薪资、期望年薪对加班的看法能够接受的加班的预期时间反问公司的游戏研发主要用什么技术
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2022-08-31 发布
天王星牛奶美容顾问
语音/视频/图形开发
感觉没戏
投递渠道:官网投递流程:5.8投递,5.11简历评估,5.24邀请一面,5.26一面,5.30邀请二面,5.31二面,6.6询问二面结果为通过,业务对比中,无后续。 一面技术面飞书视频面 5.26号 11:00 问:自我介绍 问:有没有学过数字图像处理?讲一下直方图均衡过程,去噪算法,高斯滤波,膨胀和腐蚀。 问:相机3A概念,成像过程的理解,raw域图像怎么来的,后处理过程。 问:图像传感器包括哪些? 问:有没有学过C/C++? 问:扣项目成果,算法评价指标,项目组有多少人,分工及工作量。 问:边缘检测算法有哪些?canny算子?怎么做内轮廓检测? 问:自我评价,兴趣爱好 反问环节 二面技术面飞书视频面 5.31号 15:00 问:自我介绍 问:两个项目中分别做了什么?项目组有多少人,分工及工作量。 问:数据集的来源、具体类别。为什么要用高斯滤波增强数据(口误,应为高斯噪声),介绍一下高斯滤波以及去噪算法(高斯、均值、中值) 问:对岗位的理解。 问:有没有学过C++? 问:对小米的看法? 问:家是哪的?意愿城市。 反问环节
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2023-06-28 发布
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