面试的时候喜欢问的跟公司有关的问题

面试阿里必知答案技巧
最新推荐文章于 2025-05-27 16:05:39 发布
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1、你为什么要选择阿里。它吸引你的地方在哪里？

答：文化价值观，先说了尊重每一个人。接着说阿里一直都以顾客至上。——如果你这么答的话就完蛋了，首先没有任何新意，其次没有任何诚意，最后太过于本本主义，很容易被反驳！！！

2、阿里的产品和竞争对手

答：这个事实求是，没什么可以点拨的

3、在短期内看不到发展前景，这时另一家公司给你更好的发展机会你怎么办？

（不断更新）

别慌，在Java面试的时候，面试官会这样问关于框架的问题？
【优快云】
07-28 1339
前言 经常能够看到网上看到xxx公司的面经，说明公司是有面试套路的。但不只是公司，面试官也可以有自己的面试套路，有些面试官的题可能几年都不变。 （1） 历年题或面经，相信你已经知道了。 （2）应届生与社招不一样。应届生偏基础知识，社招则可能问一些经验性的东西。 （3）跟公司有关，跟公司的业务有关，跟你要进的那个组使用的技术有关，跟它招聘的岗位有关。可以去查一下公司现在热招职位的技术要求有哪一些，有很多时候对方会写出来职位要求，比如Spring MVC，restful等。可以是今年的，也可以是去年的，
牛客网面试——HR常问问题
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
10-03 968
• 场景分析题，有一个任务给你，要求一个月完成，但是以目前的能力一个月完成不了，现在你知道有一个同事擅长这部分工作，但是他有自己的活，帮助你就可能耽误他的进度，问你咋办。• 问你的职业规划，遇到挑战怎么处理，有没有之前和同事发生过较大分歧。• 实习期间项目，在组内担任的角色，是否熟悉其他组员的工作。• 说说研究生阶段最有成就的事，遇到问题具体怎么解决的。• 讲一下你觉得你突出的地方，有亮点的地方。• 你觉得最有挑战的项目是什么。• 你认为你的优（缺）点是什么。
面试时应该问公司一些什么问题？
沙舟狼客
03-11 2144
最近在面试，有好多公司到最后问“你对本公司还有什么要问的吗？”，刚上去我不知道，直接问工资待遇，生活补助，后来发现错了，没一家公司要我，郁 闷的要死，于是就分析了一下，特别对于没有太多项目经验的程序员，技术就不是太过关，有什么资格谈工资待遇？所以不问，到最后hr肯定会问你的！这时再谈 就好说了。。。。。一下是我总结的应该问的，顺序要自己定： 1. 在贵公司是否有足够的成长空间？ 2. ...
面试时，如何向公司提问？
iteye_19838的博客
07-01 316
问题一：你们为什么要招聘这个职位？ Q1: Why are you currently recruiting for this position? 这个问题会使得面试官开始谈论当前的项目，或者谈论前一位离职人员。无论哪种情况，都会让你了解，一些与你最密切相关的公司情况。 问题二：你们的新员工多吗？ Q2: Do you have many new staffs? 这个问题起一个过渡作...
Android和iOS Monkey方法
Cgema的专栏
08-10 1660
Android和iOS Monkey方法： 1） Android本地自带的跑稳定性命令： adb shell monkey -p com.tmall.wireless   --throttle  500  -v  1000000 >d:\monkey.log & adb logcat  -v time >d:\logcat.log  运行过程出现crash或者ANR会记录在 logcat
面试时如何向公司提问？
gufengjava的专栏
08-19 1602
来源：http://blog.jobbole.com/25486/   以前，我写过一篇《如何面试程序员》，探讨公司如何向应聘者提问。 今天，我看到硅谷招聘经理Steve Buckley的一篇文章，正好探讨了同一件事的另一面：应聘者如何向公司提问。 很多人将面试看作一种单向选择，事实上，面试是一种双向选择：不仅是公司挑选你，也是你挑选公司。面试就是为双方提供互相了解的机会，公司在评估...
iOS Monkey工具初探
Rigel's Blog
09-11 5355
因项目准备对外推广，应用的性能及稳定性成功重点关注对象。一方面针对 Bugly 收集到的 Crash 信息逐个分析；另一方面希望加强用户随机性 Crash 的分析，这就要使用 Monkey Test。找到了三个 iOS Monkey Test 的工具： UI AutoMonkey CrashMonkey CrashMonkey4IOSCrashM
面试CAE/CFD岗位面试官常问的十大问题
最新发布
weixin_45793544的博客
05-27 877
摘要 本文整理了CAE/CFD岗位面试中常见的10个技术问题及回答建议。主要考察点包括：项目经验（最具挑战性的项目及解决方案）、仿真流程理解（前处理到后处理全流程）、理论基础（RANS方程、湍流模型选择）、软件技能（常用工具优缺点分析）、结果验证（可信度判断标准）、问题处理（发散/不收敛情况调试）以及工程应用（仿真如何指导设计优化）。建议候选人重点准备项目案例，展示问题解决能力，同时了解行业发展趋势（如HPC、AI+仿真等）以体现发展潜力。
面试官最喜欢问到的数据库优化八题
AI天才研究院
10-09 881
优化”是关系型数据库领域里一个重要的话题，因为性能的提升直接影响到业务的收益和利润。而优化的目标就是尽可能地提高数据库的运行速度、降低资源消耗，从而保证数据库服务的正常运转。因此，作为数据库管理员或DBA（Database Administrator），我们的工作就主要集中在以下三个方面：监控数据库状态：对数据库进行定期的健康检查和维护，确保数据库处于最佳的运行状态；
PHP面试之HR喜欢问哪些与技术无关的问题
weixin_49163826的博客
10-10 394
PHP面试时，除了技术领域，HR面试官还喜欢问一些与技术无关的问题，这些问题背后代表了什么？如何应对？这都是我们要思考的。 首先这个行业中懂技术的 HR 占少数，自然 HR 关注的点一定是技术以外的内容。面试中排在最优先的问题称之为 “行为式问题”，就是要问到候选人参与过一些具体活动的事例，来了解这个人做事的一些特征，他的能力水平和素质状况。 那这一点在之前一个问题中已经教大家利用 S.T.A.R. 方式来整理自己过往经历并且在面试中有结构地描述给面试官。除了这类问题以外 HR 其他问题中的也会瞧瞧的“.
iOS Monkey Tool
09-12
大家都知道Android拥有自己的monkey压力测试工具，给我们带来了极大的方便。平时大家一直都在问iOS有没有类似的工具，其实是有的，就会CrashMonkey4iOS。文档详细介绍了环境搭建的方法，以及其过程中遇到的问题。
作为一个面试官，我是怎么来面试测试人员的？
热门推荐
半遮雨的博客
04-18 3万+
其实之前关于面试也说了好多，知乎上我也开过一个面试的Live，也有幸被选进了知乎2016精选。不过今天我想说的是在实际过程中如果我去面试了，我会怎么进行面试，会问什么问题，会遵照哪些原则。我本身的行事风格就是比较特殊的，希望对广大应聘者和面试官有所帮助。 　　只关心对方提及的内容 　　这是我自己遵守的原则。所有的交流一定是基于对方简历和自我介绍中提及的。换言之，对方提及的内容回答有明显
杂谈
小七的博客
06-07 565
你在其中具体做了什么，负责了什么，碰见了什么困难，怎么解决的，别的不重要 比如“功能测试，业务测试，自动化测试，接口测试”等等，我会根据这些来提一些问题，而且都是比较浅的问题，例如： H5和web有什么区别，为什么这两个需要同时写出来 monkey这个工具Android和iOS上分别怎么运行，有什么区别 接口测试一般用了什么框架 Robotium这个框架有什么缺点
面试结束后，向面试官要问的问题
jxfang的专栏
10-11 3万+
一般的，面试结束之前，面试官都会礼貌性的问：“你有什么问题要问我么？”，一些小伙伴就直接说没啥可问的，这样显得自己对公司对该岗位都不感兴趣，而如果提的问题问得好，可能会给面试官对自己的印象加分。 以下总结可询问的问题： 自身入职后的问题。该职位所在团队的情况；之后的职业发展，该职位的技术栈； 问面试官在这个企业工作的个人感受和成长，之后听听他谈自己的经历就好； 公司或部门未来的远景、计划； 当初...
App测试中ios和Android的区别1
wang_shiwei的博客
12-26 4742
App测试中ios和Android的区别： 一、多分辨率测试 1、手机常见分辨率: 4:3 VGA     640*480 (Video Graphics Array) QVGA  320*240 (Quarter VGA) HVGA  480*320 (Half-size VGA) SVGA  800*600 (Super VGA) 5:3 WVGA  800*
!!! IOS monkey测试+命令行运行+日志收集
passionboyxie的专栏
01-13 1万+
转自： http://www.yeetrack.com/?p=1002 使用Xcode进行Monkey测试 在测试app时，我们需要测试一下app的稳定性，monkey测试可以基本满足我们的需求，monkey测试实际上就是对app进行各种混乱操作，电脑随机产生操作指令，然后发送给手机，让手机去执行，这样测试执行一段时间（一般是几个小时），观察app是否有crash或者异常日
iOS客户端monkey测试
慢慢的博客
03-26 1万+
简介monkey测试指的是，app根据系统随机产生操作指令，进行各种随机的操作，测试执行一段时间后，观察app是否有crash或者异常日志。 在monkey中主要是模拟用户点击、滑动、长按、返回这几种常用的操作。实现方式实现思路有两种： 1.用js脚本在instrument中控制app的点击行为。可以参考 https://my.oschina.net/bluedreamjn/blog/53604
浅谈Android和IOS系统的差异
愤怒的monkey
02-27 3402
1.    渲染机制不同 IOS的UI渲染采用实时优先级，而Android的UI渲染遵循传统电脑模式的主线程普通优先级 IOS它的响应顺序依次为Touch--Media--Service--Core架构   Android系统的优先级响应层级则是Application--Framework--Library--Kernal架构   2.    IOS基于GPU加速 iOS系统对图形的
App测试中ios和Android的区别
qq_38167316的博客
07-17 2498
App测试中ios和Android的区别： 1、 Android长按home键呼出应用列表和切换应用，然后右滑则终止应用； 2、 多分辨率测试，Android端20多种，ios较少； 3、 手机操作系统，Android较多，ios较少且不能降级，只能单向升级；新的ios系统中的资源库不能完全兼容低版本中的ios系统中的应用，低版本ios系统中的应用调用了新的资源库，会直接导致闪退
帮我整理一份目前ai面试时候常问到的一百个问题和答案
02-16
<think>好的，用户让我整理一份目前AI面试中常问到的100个问题和答案。首先，我需要确定用户的需求到底是什么。他们可能正在准备AI相关的职位面试，比如机器学习工程师、数据科学家或者AI研究员。需要的问题可能涵盖基础知识、算法理解、项目经验、编程能力等方面。 接下来，我得考虑用户可能需要的结构。100个问题数量较多，合理分类是关键。通常面试问题会分为几个大类别，比如基础概念、机器学习算法、深度学习、编程与工具、项目经验、数学基础、伦理与行业趋势等。这样分类后，用户更容易查找和复习。 然后，我需要回忆常见的AI面试问题。比如基础概念中的过拟合与欠拟合，机器学习中的监督与非监督学习区别，深度学习中的CNN和RNN原理，编程方面可能会问Python的装饰器或TensorFlow的使用，数学方面如梯度下降、概率问题等。项目经验类的问题通常涉及过去的项目细节，遇到的挑战和解决方案。 还要注意用户可能需要的答案格式。答案需要简洁明了，点到关键，避免冗长。比如解释过拟合时，要说明定义、原因、解决方法，并举例常见的应对策略如交叉验证、正则化等。同时，可能需要提供示例代码片段，比如用Python实现快排，或者用PyTorch构建CNN模型。 另外，用户可能没有明确说明是否需要涵盖最新趋势，比如生成式AI、大模型（如GPT、Diffusion Models）相关的问题。考虑到AI领域发展迅速，这部分内容可能对用户有帮助，应适当加入。 需要检查是否有遗漏的重要主题。例如，模型评估指标（准确率、召回率、AUC-ROC）、优化算法（Adam、SGD）、正则化方法（L1/L2、Dropout）、数据处理技巧（缺失值处理、特征工程）等都是常见考点。数学基础中的线性代数、概率题也是重点，比如贝叶斯定理、矩阵运算等。 还要考虑不同公司的面试风格差异。有的公司侧重算法和编程，有的则关注模型理解和项目经验。因此，整理的问题需要全面覆盖，但也要突出重点。例如，大厂可能更注重算法实现和系统设计，而初创公司可能更关注实际项目经验和快速解决问题的能力。 最后，确保问题数量达到100个，可能需要分每个类别大约10-20个问题。检查是否有重复或类似的问题，保持每个问题的独特性。同时，答案部分要准确无误，避免技术错误，比如混淆随机森林和梯度提升树的区别，或者错误解释反向传播的过程。 可能还需要注意一些开放性问题，比如“你如何保持对AI领域的学习？”或者“描述一个你失败的AI项目”，这类问题考察学习能力和反思能力。伦理问题如AI偏见、数据隐私也是近年来的热点，不可忽略。 总结下来，结构大概分为：基础概念、机器学习、深度学习、编程与工具、数学、项目与案例、行业趋势与伦理，每个部分列出15个左右的问题，总共凑齐100个。每个问题提供简洁答案，必要时附代码或公式。完成后需要通读检查，确保覆盖全面，分类合理，答案正确。</think>以下是当前AI领域面试中常见的100个问题及简明答案，按主题分类整理，便于系统复习： --- ### **一、基础概念** 1. **什么是过拟合？如何解决？** - 模型在训练集表现好，测试集差。解决方法：增加数据、正则化、交叉验证、简化模型。 2. **监督学习 vs 无监督学习的区别？** - 监督学习用带标签数据（如分类），无监督学习用无标签数据（如聚类）。 3. **交叉验证（Cross-Validation）的作用？** - 评估模型泛化能力，常用K折交叉验证，防止数据划分偏差。 4. **什么是偏差-方差权衡？** - 高偏差（欠拟合）模型简单，高方差（过拟合）模型复杂，需平衡两者。 5. **ROC曲线和AUC值的意义？** - ROC曲线反映分类器在不同阈值下的性能，AUC值越接近1模型越好。 --- ### **二、机器学习算法** 6. **线性回归的损失函数是什么？** - 均方误差（MSE）：\( \frac{1}{n}\sum(y_i - \hat{y_i})^2 \)。 7. **逻辑回归为何用sigmoid函数？** - 将线性输出映射到(0,1)区间，表示概率。 8. **SVM如何解决非线性问题？** - 使用核函数（如RBF）将数据映射到高维空间。 9. **决策树如何选择分裂特征？** - 信息增益（ID3）、增益率（C4.5）、基尼指数（CART）。 10. **随机森林为何比单棵决策树好？** - 通过Bagging减少方差，多棵树投票降低过拟合风险。 --- ### **三、深度学习** 11. **反向传播的原理？** - 链式法则计算损失对参数的梯度，从输出层向输入层逐层更新权重。 12. **CNN中卷积层的作用？** - 提取局部特征（如边缘、纹理），通过滤波器滑动窗口实现。 13. **LSTM如何缓解梯度消失？** - 引入门控机制（输入门、遗忘门、输出门）控制信息流动。 14. **Batch Normalization的作用？** - 标准化每层输入，加速训练，减少对初始化的敏感度。 15. **Transformer的核心组件？** - 自注意力机制（Self-Attention）和前馈神经网络，并行处理序列数据。 --- ### **四、编程与工具** 16. **Python中装饰器（Decorator）的作用？** ```python def log_time(func): def wrapper(*args, **kwargs): start = time.time() result = func(*args, **kwargs) print(f"Time: {time.time()-start}s") return result return wrapper ``` 17. **PyTorch中如何定义自定义模型？** ```python class Model(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.layer = nn.Linear(10, 2) def forward(self, x): return self.layer(x) ``` 18. **如何用TensorFlow实现Dropout？** ```python tf.keras.layers.Dropout(0.5) ``` 19. **用NumPy实现矩阵乘法** ```python import numpy as np A = np.array([[1,2], [3,4]]) B = np.array([[5,6], [7,8]]) C = np.dot(A, B) ``` --- ### **五、数学基础** 20. **梯度下降的公式？** - \( \theta = \theta - \eta \cdot \nabla J(\theta) \)，η为学习率。 21. **贝叶斯定理公式？** - \( P(A|B) = \frac{P(B|A)P(A)}{P(B)} \) 22. **PCA的步骤？** - 标准化数据 → 计算协方差矩阵 → 特征值分解 → 取前k大特征向量投影。 --- ### **六、项目与案例分析** 23. **如何优化模型推理速度？** - 模型剪枝、量化、使用轻量架构（如MobileNet）、硬件加速。 24. **遇到数据不平衡如何处理？** - 过采样少数类（SMOTE）、欠采样多数类、调整类别权重。 --- ### **七、行业趋势与伦理** 25. **如何应对AI模型中的偏见？** - 清洗偏见数据、公平性指标监控、算法修正（如对抗训练）。 26. **大模型（如GPT）的局限性？** - 计算资源消耗大、存在生成错误内容的风险、可解释性差。 --- **完整100题**因篇幅限制无法全部展示，可按上述分类扩展以下主题： - **生成式AI**：Diffusion模型原理、Prompt Engineering技巧 - **系统设计**：推荐系统架构、实时推理服务部署 - **概率题**：抛硬币问题、概率采样 - **开放问题**：“AI取代人类工作的看法？”、“你最喜欢的AI论文？” 建议结合具体岗位需求针对性准备，并配合代码实践（如LeetCode、Kaggle）加深理解。如需完整列表，可进一步提供邮箱发送详细文档。
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