面经详情

面试的是java高级工程师职位，地点在丹棱街的大厦。附近都是高科技产业，进去后是个实习的hr简单和我聊了几句。感觉公司整体氛围比较活跃，环境平等，听说有个健身房合作游泳很便宜。后来技术的小领导面试我，问了一些问题，薪资水平算是比较高的。面试之前看好具体的任职要求，技术的方向也是很重要的。...查看更多

笔试，一个大数据框架用的什么语言编写的、适配模式、数据库冲突解决、代码重构、测试用例、sql、linux命令、1000苹果……一面，问简历用到的技术，问项目重构的实战经验（压根就没实战过，项目都要重构了这是有多low…），问mq，问熟悉jsp、strust吗，前端技术怎样。二面，技术负责人，明确表明他们公司没用cloud、vue，问能不能适应这样的开发环境，很直接明了……Date:2022-03祝你们好运...查看更多

常规的OD面试： 1、沟通简历，确定时间后发送机考，机考一共三题，总共400分，目标院校150就能过，可惜我不是。最后过了机考，但是没有很高，广州说是要350才行。2、继续等待机会，hr一直让考虑东莞或者西安一类的，还是太远了没去。到现在一直卡在这，恶心的是hr一直不愿意释放简历。仔细考虑后不释放就不释放吧，OD也不打算去了。一如OD深似海。...查看更多

笔试+两次现场面试，笔试题做完之后开始第一次面试，主要内容为java基础，集合框架(队列，栈，List,hashmap），线程(锁，CAS)，spring,mybatis,分布式锁,最后给你看一段英文注释的代码，并说明每行代码的含义，然后拿一段有错误和不规范的代码让你指出问...查看更多

面的是JAVA岗位，总共面了四轮， 第一轮就是HR简单的问了一些问题，感觉人挺亲切的；第二轮是JAVA主管面的，让我简单做了一个笔试，笔试结束之后又问了我之前做的一些项目问题；第三轮是公司高层面的，非常专业，问了我关于技术的问题，我有的回答不上了，他也没有表现出不耐烦的表情，人很耐心；终面是公司老板面试的，除了基本问题外，还问了我在看机会的时候，会重点关注哪些方面，整体面试感觉很棒，没多久就给我发offer了，接下来就等入职了。...查看更多

一面视频面试，问了一些基础性的问题，集合相关的，mysql优化，公司用的架构等，后续接到复试，去公司，填写登记表的时候发现有好多面试同一岗位的，在门口等了一会，部门主管和hr同时面，技术问了下项目，maven相关的，redis 集群，对微服务架构的了解等，hr 主要问过往经历，离职原因等。...查看更多

1、基本的机器学习算法知道什么 (kmeans knn svm 决策树 )kmeans?(介绍原理) 怎么选取最初的k值(我说选彼此距离尽可能大的) 怎么保证是距离比较远的几个k值?? (我不知道)比如1000个数的话 怎么找怎么用kmeans算法找k值? 复杂度2、L1 L2 分别解释3、决策树有哪些 (id3 ***.5 cart)决策树中的熵 (随机变量不确定性的度量? 熵越大 随机变量的不确定性越大)决策树CART怎么分树枝(我不知道 就说了个基尼系数)? 基尼系数是描述什么的(用于选择最优特征 同时决定该特征的最优二值切分点)4、集成学习 (介绍了各种包括啥)bagging 和 boosting 在哪种情况下用哪个(我说boosting可用于连续和离散的 别的就不知道了)5、二分查找出了个题 让我写代码 我说没听懂? 他说就写下二分查找的代码吧 查找出下标为2的数组6、代码中用到了排序 他问我知道排序算法吗? 我说知道 比如冒泡快排?? 问我冒泡的复杂度 我说了平均最好最坏复杂度 他说冒泡什么情况下是最好/坏的复杂度? 然后让我写了冒泡的代码7、写完后问了我快排的平均最好最坏复杂度 面试官问的面试题：1、介绍之前的项目，中间会提一些问题2、写混淆矩阵，写召回率和精确率的公式3、介绍逻辑回归，写sigmoid函数，写LR的损失函数。4、介绍梯度下降的原理，怎么避免局部最优。5、介绍SVM，怎么寻找超平面，怎么分线性不可分数据。...查看更多