趣丸面经(TT语音)

本文分享了一次TT公司的校招面试经历,包括两轮现场面试的问题及个人感受。涉及技术点包括Spring容器、设计模式、数据库优化、HTTP与HTTPS区别等。

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今天,一大早的,就收到了TT的感谢信😷,果然,结果没出来之前,一切都是不定数,14号现场面完二面,自我感觉良好,最后的编程题和场景题也都做出来了,二面的面试官对我好像也还挺满意,笑嘻嘻的跟我说回去等消息,很快就有结果,结果等来了感谢信~,问了内部员工,说校招多少也会考虑学历,好吧😭

一面-现场面(30min)

两个面试官,全程问实习经历,做了哪些工作,讲功能实现,讲系统的业务背景,整套开发流程是怎么样的,如何与测试运维打交道,用到哪些开发工具,使用过哪些第三方平台,Docker部署相关,使用到哪些Docker命令,部署项目需要用到哪些linux命令,分布式事务是否了解,代码中使用到哪些设计模式~~~

二面-现场面(35min)

  1. spring容器的执行流程,方法的入口是?

  2. spring对bean的管理是?

  3. 反射的原理?

  4. 注解的底层是如何实现的,如何自定义注解?

  5. 如果一张表的数据量很多,如何进行优化,索引的规则是什么,mysql底层有什么索引使用规则?

  6. 让你去开发一个系统,讲讲从设计到实现,你的完整思路是怎样的?

  7. http和https的区别?

  8. 场景题:有一个生产车间,要生产男装1000件,女装1000件,如何设计,至少使用一种设计模式

  9. 编程题:给一个二维数组充当围棋的棋盘,棋盘上给定一堆一堆的黑棋子,设计一个算法计算有多少堆棋子

### 语音情感识别算法工程师面试经验 #### 面试结构概述 从经历过的面试来看,音频算法相关岗位的技术内容主要包含几个重要部分[^3]。这些部分不仅限于自我介绍和过往经历的探讨,还包括基础知识考核、手撕代码测试以及反问环节。 #### 自我介绍与过往经历 在这一阶段,候选人通常会被邀请做大约一分钟的自我介绍,并深入讨论简历上的工作或项目经历。建议应聘者确保简历中的每一项内容都是自己熟悉的领域,避免因不了解而陷入困境。 #### 基础知识考查 对于语音情感识别方向而言,除了通用的声音处理技能外,还需要掌握深度学习的相关理论及其部署方法,这涉及到模型训练、优化技巧等方的知识。此外,信号处理的基础也是必不可少的一部分,因为这是理解和分析声音数据的关键所在。 #### 编程能力评估 编程能力是通过具体实现某些功能来检验的,在这个过程中可能会被要求编写一段能够完成特定任务的小程序。例如,曾经有一位候选人在技术上讲述了当前所学的知识点并展示了基于Socket编程的一个简单实验——解释了TCP协议下的三次握手过程及四次挥手机制;当提及到UDP时,则强调其适用于低延迟需求场景的特点如即时通信服务等[^4]。 #### 反馈提问机会 最后设置了一个让求职者向考官发问的时间段,借此表达个人对该职位的兴度的同时也显示出独立思考的能力。推荐事先准备好至少两个高质量的问题以防场冷场。 ```python # Python示例:简单的socket服务器端代码片段用于说明网络编程概念 import socket def start_server(host='localhost', port=8080): with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s: s.bind((host, port)) s.listen() conn, addr = s.accept() with conn: print(f'Connected by {addr}') while True: data = conn.recv(1024) if not data: break conn.sendall(data) if __name__ == '__main__': start_server() ```
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