滴滴校招面经(已拿offer)

本文详细记录了作者的滴滴校招面试经历,从一面到四面,涵盖排序算法、二叉树遍历、内存对齐、大数据处理、分布式服务器、Linux内核相关问题以及数据库索引等技术点。尽管自我评估回答正确率不高,但最终仍获得面试官的认可,进入HR面试阶段。

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之前因为做CVTE笔记把滴滴的笔试错过了,之后18号又给了依次笔试的机会,也顺利通过笔试进入了面试。前两面是视频面,后两面本应该是北京现场面,但是考虑到我在西安,就给我安排了视频面。

滴滴一面:

1、快排,手撸code

2、中序遍历二叉树 手撸code

3、内存对齐问题 手撸code

4、C程序内存布局

5、大数据 40G 字符串 找出重复的两个字符串

6、分布式服务器

7、cookie和session的区别

8、多台服务器同一登陆,但是用户id和pwd只放在一台服务器上,怎么设计

9、奖品秒杀模型设计

10、从0怎么学习C++,介绍学习方法

11、黑客,成功过没有,哪些技术

12、指针和引用

13、Linux命令

14、Linux内核知道多少

15、说一下自己擅长的

面了大概一个小时,面试官说我表现的非常不错,直接通知还有后序二面

滴滴二面:

第二天二面如期而至

1、变种二分查找 (写code)

2、解析1+2*3+4 (写code)

3、自旋锁和互斥锁

4、TCP三次握手、四次挥手

5、select和epoll

6、TCP和UDP区别

7、top命令列出的参数都是什么意思

8、inode节点

9、临界区

10、CPU使用率过高什么原因

11、死锁,产生原因,怎样避免,银行家算法

12、Linux内核级线程,有

### 关于目标检测的面试经验分享 #### 准备基础知识的重要性 目标检测作为计算机视觉中的重要分支,在过程中通常会涉及基础理论和实际应用两方。为了更好地应对目标检测方向的技术面试,应聘者需掌握扎实的基础知识,包括但不限于卷积神经网络(CNN)、常见目标检测算法(如 YOLO、Faster R-CNN 和 SSD),以及这些模型的核心原理和技术特点[^1]。 #### 实施细节的关注 某些技术面试官可能会深入探讨具体实现细节,因此建议提前熟悉主流框架(如 TensorFlow 或 PyTorch)下的目标检测模型搭建过程。例如,可以尝试自己动手实现一个简单的 Faster R-CNN 模型,并理解其 Region Proposal Network (RPN) 的工作机制及其优化方法。 以下是基于 Python 使用 PyTorch 构建简单目标检测器的一个代码片段: ```python import torch from torchvision.models.detection import fasterrcnn_resnet50_fpn def load_model(num_classes=91): model = fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True) in_features = model.roi_heads.box_predictor.cls_score.in_features model.roi_heads.box_predictor = FastRCNNPredictor(in_features, num_classes) return model model = load_model() ``` #### 时间管理和沟通技巧 除了技术能力外,良好的时间管理能力和清晰表达也是成功通过面试的关键因素之一。系统化地安排好每一轮面试环节,及时接收并确认面试通知;同时利用面试评估工具反馈个人表现以便改进下一次的表现[^2]。 #### 工作环境适应力考察 部分公司可能还会关注候选人的团队协作精神及对公司文化的认同感。比如金山办公软件以其较为轻松自由的工作氛围著称,即便是在正式场合中也可能允许员工穿便服上班,体现了企业内部开放包容的态度[^3]。 #### 失败案例分析与成长反思 即使经历失败也不要气馁,每一次挫折都是宝贵的学习机会。一位求职者曾因准备不足而未能顺利通过阿里巴巴集团针对应届毕业生开展的一轮电话初筛考试,但他从中认识到持续学习更新专业知识体系的重要性,并决定调整策略重新出发[^4]。 ---
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