【金九银十季】四年开发经验从美团、360、陌陌、百度、阿里、京东面试回来感想

大佬总结的170道 python面试题 由于篇幅限制,答案就不一一列出了,我都放在PDF中了,需要的朋友可以点击作者的头像,私信我关键词 “ 03 ”即可免费领取。精心整理的 Python 相关的基础知识,用于面试,或者平时复习,19.面向对象中`__new__` 和 `__init__` 区别。86. 解释 Python 中的`//`,`%`和`**`运算符。45.isinstance 的作用以及与 type()的区别。143. 如何高效的找到 redis 中的某个 KEY。147. redis 中的 watch 的命令的作用。 阅读详情

已经凌晨2点多了,看来今天是失眠了,反正睡不着,写篇日记总结一下我最近面试经历吧。

5月1日办理了离职手续,离开了万通中心,也算是和我的第二个东家正式说了再见,其实还是很喜欢国贸的,

这是个美妙的地方,容纳着很多金融界人才们的梦想,每每晚上走到这里你会感叹帝都的夜景好美,只可惜这里的多数人都顾不上欣赏这里的风景,

每个人都生活在压力下,成为了金钱的奴隶,但这并不是什么坏事,因为他们上有老下有小,身上背负着责任,也正是他们的身体力行才造就了CBD的繁华,

而我最终选择了离开这个地方。

我从不否认我的离开和钱有关,这确实是其中一个因素,我也像所有人一样背负着责任,所以我需要钱,但我更想说这次的离开是为了寻求一个对我而言更大的舞台,

 

让自己更加快速的沉淀和成长。我曾经试图向我的领导们陈述我的价值观,我并不认为钱和理想是互斥的,难道赚的越少你的工作就越有价值么,很明显不是的

美团网

 

第一个投的是美团网,刚上市,发展比较迅速、美团的技术在国内也是数一数二的。

先填了一份资料,然后是就是面谈了

算法和数据结构以及架构设计方面,答的很不好,好多都忘了。

面试

一.自己实现一个hashMap,这个难不倒我,jdk的源码中最熟悉的就是Collection包了,使用数组和内部类完成哈希表的数据结构,

再通过hash算法和链表操作完成哈希表的插入查询等操作;

二.并发编程中的生产者消费者模式代码,没写出来,忘记了,真是不应该哦,最简单的方式就是使用wait和notify去阻塞唤醒(这么基础的东东我都能忘),

当然还有很多优雅的写法,比如使用可重入锁(ReentrantLock),使用锁计数器(CountdownLatch)等,当时一种都没想到,自责中;

三.字符串的一道算法题,这类小case,就是位图法,毫无压力的写出;

四.写一个自己熟悉的架构图,于是我把我的老东家的系统架构搬了上去,简单来说就是通过hessian将前台调用逻辑与后台业务逻辑解耦,

实体可以通过序列化和反序列化传递(这是hessian最擅长干的事情),最终提高后台业务逻辑接口的可重用性以及系统的可维护性。

还有两三道题目忘记是什么了。时间还是很紧的,只有一个小时时间。交卷之后开始面试,一面继续聊了聊jdk的Collection包,还有就是之前在公司所做项目的部署思想。二面就是聊聊java并发锁机制,为什么要用读写锁而不用synchronized这种同步锁,事务隔离性的理解,为什么会有脏读,可重复读,提交读等,spring的事务管理是如何实现的,编程式如何实现,aop式如何实现,动态代理的原理是什么,事务的传播性的理解。总之都是这类比较重视原理的问题,答的还可以吧,最后就是部门负责人来直接面试,谈谈为啥离职,期望薪资什么的,也聊了下技术。

 

问我会不会来,最后我回答我考虑一下,下周三给回复,然后就离开了。感觉公司环境很好,饮料零食什么的都是免费吃。

 

360

 

第二个去的是360,没有笔试,直接面试,一面主要问基础,String内容存放在哪儿,答运行时常量池,然后我把jvm的内存结构讲了一下,

堆、栈、程序计数器、方法区等,每块区域的作用之类的,那么问题就来了,jvm的回收机制是什么,感觉问的有点大,不知道从哪儿说起,

只好从分代回收算法说起了,从GC ROOTS的引用链机制到新生代的小空间复制算法再到老生代的标记清除算法,最后就是新生代和老生代

之间的关系以及跃迁等,随后面试官点了点头说那你再讲讲jvm的类加载机制吧,委托双亲机制吧,正准备讲,那小哥问反射机制是如何

利用类加载机制的呢,只好把反射的实现原理也balalala。。。继续发问,懂哪些设计模式,答:单例,建造者,观察者,模板方法模式,

迭代器模式balala,你在项目中用到过观察者模式吗,怎么用的。答:做统一配置组件的时候使用到了zookeeper的发布订阅,创建了监听链表,

完成应用系统的注册和同步,balalala,边写代码边讲细节,正讲的起劲,被打断,你写个单例模式吧,把你认为效率最高的单例实现写出来,

当然是通过jvm的内部类机制实现单例了,又快又安全,看完面试官点点头,说再写一个双检查的懒汉单例模式吧,好的遵命,写完后小哥发问,

为什么要用volatile关键字,答:在高并发时会出现并发模式异常,volatile可以防止指令重排,创建对象操作并不是一个原子操作,

分为三个步骤,balala,讲了一通,面试官被说服,随后面试官发问,能不能讲讲线程的内存模型,哈哈,幸好以前研究线程可见性的时候研究过这个,

讲完面试官很满意,感觉他已经hold不住我了(暗自自喜),谈谈你对cas的理解,答:是指乐观锁吗,还没等我说,面试官说好,你等一下,

二面面试官走了进来,开始发问,假设有一个场景,系统需要某个特定时间内响应用户请求,比如说100ms内完成用户请求,

但是在最高峰的时候每单位时间几百万的用户请求,也就是高并发,但我必须要实现系统响应及时,而且高可用(不宕机),假如你是架构师,

你该如何架构这个系统,聊聊你的方案,当时听完脑子就蒙了,恨自己当初没去看那本《大型分布式网站架构》书,于是就开始凭感觉说,

首先肯定需要做缓存集群,防止数据库雪崩,数据库如果请求量很大也需要分库分表,各种乱说,说得自己都晕乎乎的,最后面试官说有的对有的不对,

而且没说到点子上,不过可以理解,你工作经验才4年。然后向我介绍了一下他们部门是做什么业务的,随后问我为什么离职等,到饭点了,

我就被拉走了。第二天hr打电话给了offer,聊了聊薪资待遇,360待遇不错,吃饭还免费,挺好的。

 

陌陌

 

第三个是陌陌,听说是个约炮的,哈哈哈,只是对社交软件充满了好奇,去看看,一面先写代码,写一个二叉树的深度遍历,小case,递归搞定,

随后发问memcache的内存管理机制,答:slab分块管理,最终以chunk分配,维护了一个LRU的双向列表,balabala。。。然后又问了问zookeeper的一些东东;

二面问的比较杂,大部分不记得了,竟然还问vi命令,我也是跪了。

 

百度

 

第四个百度,百度今年大面积停止社招,大部分部门都不社招只有校招,但也有少数部门有特批名额,于是就去试了一把,一面刚来就是写代码,

一个单链表的算法题目,写完,面试官很满意点点头,随后面试官发问在你的项目中spring是如何管理zookeeper的,答:balabala,

了解zookeeper的leader选取算法吗,讲一下他的流程,知道zab算法吗,讲一下他的流程,汗,问的问题都太变态,没想到会问的这么深,

zab算法太复杂了,zab是基于paxos的,而paxos可是获得图灵奖的算法,勉强说了一下,说的很心虚,有好多盲点自己也没搞清楚,

不过好在面试官也不往下问了,其实我估计他也不见得会(窃喜),随后让我稍等一下;一会儿过后二面面试官过来了,是个成熟的大叔,

二面只问了两个东西,一个jvm,一个并发编程,jvm主要是性能调优,jstack的使用,full GC和minor GC的分析等,并发编程问的很细,

发问多个线程达到同一个状态然后再一起执行,达到某一个状态之后再继续并发执行,这种怎么实现,答:jdk5之后有一个CyclicBarrir,

通过这个来实现,它可以重用等balabala说了一些,再发问读写锁中加读锁后如何避免写线程饿死,答:加策略balabala,发问如何实

现控制线程在某段时间内完成,不完成就撤销,答:实现Callable接口,返回FutureTask类或者Future接口,然后去触发撤销操作。

开始问项目,描述一下对账系统,balabala…数据量大吗,并发量高吗,数据库怎么设计的等,随后让我等一会,又过来一个面试官,

问我业务,你在第三方支付公司,能不能讲一下支付的技术流程,balabala…把自己理解的支付流程讲了一下,最后补了一句,

支付的细节业务很复杂,我也没完全明白呢,汗,让我等了一会,随后面试官说你回去等消息吧,我想完蛋了吧,难道因为业务不熟被刷,

真不甘心;心凉了一个星期,结果hr在星期一打电话说让星期四去最后一面,是技术总监的面试,星期四屁颠屁颠的去了

(话说百度大厦离国贸太远了,地铁每次要坐一个半小时,我也是跪了),四面开始,发问异步处理的幂等性,不是很难,

唯一性索引或者开发分布式锁呗,随后风格立马就转了,不问技术了,发问你觉得你来百度能给百度带来什么样的价值,

你希望你加入的百度的团队是一个什么样的团队,你如何和产品经理沟通,假如你和其他研发接口制定无法统一你该如何解决等,

一点准备都没有,回答的结结巴巴很是不好,哎,听天由命吧!

 

阿里

第五个面的是阿里,百度面完等消息,闲来无事查看公司招聘信息,看到阿里招聘薪资很诱人。

哈哈,我就是这样一个无节操的人,开始是电话面试,然后是面试,二面和三面,主要面试技术点有

JVM相关:

jvm中一次完整的GC流程(从ygc到fgc)是怎样的,重点讲讲对象如何晋升到老年代,几种主要的jvm参数等

你知道哪几种垃圾收集器,各自的优缺点,重点讲下cms

当出现了内存溢出,你怎么排错

JVM内存模型的相关知识了解多少

简单说说你了解的类加载器

JAVA的反射机制

 

网络:

http1.0和http1.1有什么区别

TCP三次握手和四次挥手的流程,为什么断开连接要4次,如果握手只有两次,会出现什么

TIME_WAIT和CLOSE_WAIT的区别

说说你知道的几种HTTP响应码

 

架构设计与分布式:

tomcat如何调优,各种参数的意义

常见的缓存策略有哪些,你们项目中用到了什么缓存系统,如何设计的,Redis的使用要注意什么,持久化方式,内存设置,集群,淘汰策略等

如何防止缓存雪崩

分布式集群下如何做到唯一序列号

设计一个秒杀系统,30分钟没付款就自动关闭交易

如何做一个分布式锁

用过哪些MQ,怎么用的,和其他mq比较有什么优缺点,MQ的连接是线程安全的吗

MQ系统的数据如何保证不丢失

分布式事务的原理,如何使用分布式事务

什么是一致性hash

说说你知道的几种HASH算法,简单的也可以

什么是paxos算法

redis和memcached 的内存管理的区别等等

后面给了我offer。但是最近996不知道如何选择。

 

总结

就写到这了,写的有点多了,也算是给这两个星期面试做一个总结,查漏补缺,祝自己好运吧,也希望正在求职或者打算跳槽的 程序员看到这个文章能有一点点帮助或收获,我就心满意足了。

由于时间原因在这里总结的有点乱,答案也没有详细的写出来,有需要完整面试题的程序员朋友可以添加助手vx:bjmsb10;免费获取

 

 

 

备战金三银四,腾讯Python开发实习岗面试题 自我介绍 首先简单介绍一下自己的情况:本科山东大学,专业软件工程。没有任何项目经验,也没有任何科研竞赛经历,有参与过一篇SCI论文在投(不是第一作者,不过没啥用),当过几个学生干部,实习只有一个通信模块和商城模块的实习经历,其他的就没啥拿得出手的资历了。 面试经历 (总用时1小时) 今天受约去腾讯复试了Python开发,公司主要的项目是做自动化测试系统。早上匆匆吃了早餐坐了20站地铁来到了科兴大厦C1一楼,进去是有门禁的,拿身份证在一楼的机器上输入预约码,会给一张纸上面有二维码,刷二维码就可以进去。来到八楼 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Django基础篇(2)--视图,腾讯Python面试题目

settings.py:Django 项⽬的配置⽂件。urls.py:Django 项⽬的 URL 声明,就像你⽹站的“⽬录”。wsgi.py:作为你的项⽬的运⾏在 WSGI 兼容的Web服务器上的⼊⼝。使⽤使⽤ WSGI 进⾏部署的时候使⽤。manage.py:⼀个让你⽤各种⽅式管理 Django 项⽬的命令⾏⼯具。那么创建应用里面的文件有些什么呢?testqing:⼀个 Python 包。它的名字就是当你引⽤它内部任何东⻄时需要⽤到的 Python 包名。

2401_83621541的博客 938

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!

使用 Python 为女神挑选口红,2024最新腾讯Python面试分享

在全网都没有找到每种口红所对应的 16 进制颜色,RGBA 的颜色也没有找到,在这里使用笨办法,在天猫上打开一个口红页面,在开发者模式下拾取颜色并复制 16 进制颜色,口红图层使用。Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。工欲善其事必先利其器。函数绘制多边形并填充颜色。

2401_84140832的博客 483

假人有限元模型

假人模型,车辆碰撞假人有限元模型,适合做乘员安全的研究者利用

RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具

DOS版、EFI版的RU工具,可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。

凭借这份python面试宝典,我成功拿到了字节跳动、腾讯、阿里巴巴等六家大厂offer!

2022年,全新的一年开始,新一轮金三银四即将来临,可能还有很多python程序员还有准备转行python的朋友没有拿到理想的offer,而拿到大厂的offer一直是程序员朋友的一个目标,今天给大家分享我拿到大厂offer的利器,python核心知识面试宝典,内容囊括python基础语法、文件操作、模块与包、数据类型等。整个面试核心知识宝典的内容很详细,很多知识点在总结的时候因为篇幅受限,不会在文章中将所有内容都展示给大家,全部都整理在了一个pdf里面,希望对大家面试有帮助!

xx16755498979的博客 378

it行业发展前景怎么样?互联网寒潮来袭是真的吗?

有人说现在计算机相关专业毕业生找工作很难,也有人说现在包括大型互联网企业在内都在疯狂裁员,互联网的寒潮已经来临,这是真的吗?it行业发展前景怎么样?现在学习it技术还有前途吗?互联网行业的发展保持一个比较平稳的发展速度,就目前行业发展情况来看,可以说是“喜忧参半”。

xx16755498979的博客 1128

腾讯Python面试总结

今天受约去腾讯复试了Python开发,公司主要的项目是做自动化测试系统。早上匆匆吃了早餐坐了20站地铁来到了科兴大厦C1一楼,进去是有门禁的,拿身份证在一楼的机器上输入预约码,会给一张纸上面有二维码,刷二维码就可以进去。来到八楼还是有门禁,真的很无语,给腾讯品质部打了电话,她才给我开的门,工作环境是挺不错的。话不瞎扯上题才是最关键的,而且也可以给自己今天的面试一个总结。 1.首先做个自我介绍 2....

phoenix_main的web之路的历程 3399

腾讯后端面试题python_python技术面试题(十九)--腾讯

正文共: 4171 字 6 图预计阅读时间: 11 分钟 因为去面试,停更了几天。在这次面试中,直接教会了我怎么做人......问的问题很深入,也让我明白了自己的水平。很简单的一个问题,深入之后,会衍生出n多问题。路途遥远,同志仍需努力啊......这次面试的是腾讯地图项目。面试过程中,数据库以及数据结构与算法占大多数,python的相关知识需要深入,不能只停留表面。以下只列出几个印象深刻的问题...

weixin_33699970的博客 868
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Java斗帝之路
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