近期面试心得

分享作者近期面试经历,对比大厂(涉及HTTP协议、浏览器渲染、算法、数据结构、网络、框架和开放问题)与小厂面试侧重点(HTML/CSS基础、ES6、框架、git技巧和常见问题)。揭示了技术和学习的重要性。

近期参加了几次面试总结一下有大厂的,有小厂的但是都不怎么理想,总结一下;
首先总结一下大厂面试的几道题:

  1. 基础类的 http协议,浏览器渲染的原理,从输入一个url到页面渲染出来中间经历了那些历程
  2. html css 基本功 (问的比较少)动画方面的问的可能比较多
  3. 算法类 – 比较基础但是考研临场发挥能力,把比如数组找重。
  4. 数据结构–排序问的比较多,树的一些遍历方法。
  5. 计算机网络–三次握手,4次挥手原理,TCP UDP区别,http 1.0 / 1.1 / 2.0 区别,https和http的区别。
  6. js 问的基本都是一些有深度的问题,比如为什么会存在变量提升,手写promise,bind,call,还有讲讲Event loop
  7. 框架类 – react 虚拟dom和diff算法,hooks,vue双向绑定原理等
  8. 开放类 – 遇到过最难的前端的问题呀,是怎么学习前端的等等。

简单总结一下这些问题,总体来说是很难的,面试大厂前一定要深思,自己的基础是不是很牢靠,对一些原理性的东西,掌握的够了没,一般大厂投递校招就两次机会,得把握好。
然后就是小厂的

首先对于这个html css基础类的东西问的比较多:

  1. 比如html语义化标签,css布局方面的东西,还有单位方面(px、vh、vw、rem、em 等)的东西
  2. js 会偏向一些基础性的东西,比如 es6的一些新语法,es6那些对数组操作的api,对字符串操作的api,可能会问到像map、reduce,some,every这种东西。
  3. js稍微难一点的 可能会问道 promise 作用及功能,闭包等。
  4. 框架类的话 mvvm 一般可能会问道,这个需要理解。
  5. 开放类—和上面就基本一样了
  6. bfc, 浏览器的重绘,回流,js执行上下文,变量提升,经典八股文。

整体来说对算法没有太多要求,但是我们还是得会一些基本的排序和对树的遍历。

面试官可能会问到有关git的问题,有一个知识点必须掌握,基本问到git必定会问就是 git rebase他解决了什么问题

简单做一个总结:虽然两者面试的方向有一些不同,但是里面的知识点都是需要我们掌握的,我发现每经过一次都会有新的感悟,受益匪浅。学无止境!

代码转载自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本文重点阐述了利用 LabVIEW 软件构建的锁相放大器的设计方案及其具体实施流程,并探讨了该设备在声波相位差定位系统中的实际运用情况。 锁相放大器作为一项基础测量技术,其核心功能在于能够精确锁定微弱信号的频率参数并完成相关测量工作。 在采用 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中,通过计算测量信号与两条参考信号之间的互相关函数,实现对微弱信号的频率锁定,同时输出被测信号的幅值信息。 虚拟仪器技术是一种基于计算机硬件平台的仪器系统,其显著特征在于用户可以根据实际需求自主设计仪器功能,配备虚拟化操作界面,并将测试功能完全由专用软件程序实现。 虚拟仪器系统的基本架构主要由计算机主机、专用软件程序以及硬件接口模块等核心部件构成。 虚拟仪器最突出的优势在于其功能完全取决于软件编程,用户可以根据具体应用场景灵活调整系统功能参数。 在基于 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中,主要运用 LabVIEW 软件平台完成锁相放大器功能的整体设计。 LabVIEW 作为一个图形化编程环境,能够高效地完成虚拟仪器的开发工作。 借助 LabVIEW 软件,可以快速构建锁相放大器的用户操作界面,并且可以根据实际需求进行灵活调整和功能扩展。 锁相放大器系统的关键构成要素包括测量信号输入通道、参考信号输入通道、频率锁定处理单元以及信号幅值输出单元。 测量信号是系统需要检测的对象,参考信号则用于引导系统完成对测量信号的频率锁定。 频率锁定处理单元负责实现测量信号的锁定功能,信号幅值输出单元则负责输出被测信号的幅值大小。 在锁相放大器的实际实现过程中,系统采用了双路参考信号输入方案来锁定测量信号。 通过分析两路参考信号之间的相...
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了在边缘计算环境中,利用启发式算法实现深度神经网络任务卸载的策略,并提供了相应的Matlab代码实现。文章重点探讨了如何通过合理的任务划分与调度,将深度神经网络的计算任务高效地卸载到边缘服务器,从而降低终端设备的计算负担、减少延迟并提高整体系统效率。文中涵盖了问题建模、启发式算法设计(如贪心策略、遗传算法、粒子群优化等可能的候选方法)、性能评估指标(如能耗、延迟、资源利用率)以及仿真实验结果分析等内容,旨在为边缘智能计算中的模型推理优化提供可行的技术路径。; 适合人群:具备一定编程基础,熟悉Matlab工具,从事边缘计算、人工智能、物联网或智能系统优化方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究深度神经网络在资源受限设备上的部署与优化;②探索边缘计算环境下的任务卸载机制与算法设计;③通过Matlab仿真验证不同启发式算法在实际场景中的性能表现,优化系统延迟与能耗。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现细节与仿真参数设置,同时可尝试复现并对比不同启发式算法的效果,以深入理解边缘计算中DNN卸载的核心挑战与解决方案。
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