某厂面试

最新推荐文章于 2024-03-20 17:49:47 发布
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分类专栏： 面试积累
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_28199083/article/details/88723941
博客围绕信息技术领域提出多个问题，涉及大文件高效访问、UDP与TCP对比、C++中list和数组实现、map底层红黑树性质、大文件存储结构、C++虚函数使用、多线程同步方式及优缺点、多线程与多进程区别等内容。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

0、使用是什么样的方法可以高效的访问大文件？（猜测是想问内存映射）
1、对比一下UDP和TCP，各有什么优缺点？为什么你觉得UDP会比TCP要快？
2、C++中list的底层实现是怎么样的，C++使用什么实现了数组？
3、map底层实现是红黑树，红黑树的性质有三条，请问是哪三条？
4、如果有一个很大的文件用数组存放，你该怎么解决这个问题？为什么你的学生管理系统采用的链表这种结构？
5、C++中哪些组成可以使用虚函数，哪些函数不能使用虚函数？
6、多线程有多少种同步的方式？它们的优缺点都有哪些？
7、多线程和多进程之间有什么区别，实现效果有什么不同？

2024年Unity 面试题 |五萬字 二佰道| Unity面试题大全，面试题总结【全网最全，收藏一篇足够面试】
努力前行，总会成为自己心中的那道光
02-23 15万+
正所谓 金三银四 ，又到了找工作的大好时机了，不知道大家有没有意向找一份更好的工作呢~ 之前写了很多Unity的学习和实例文章，但是面试题部分还没有一个系统的整理。 那本篇文章就来整理一下Unity中一些常见的面试题，说不准就会面试的时候就会遇到！ 本篇文章会将Unity所有方面的面试资料都融会贯通，绝对是2022年Unity面试领域最实用的文章啦！
多元统计分析 || 试按组距为300计算频数、频率和累计频率，并绘制直方图
weixin_44594976的博客
03-26 2981
R语言代码： data2<-read.table("clipboard",header=TRUE)#将剪切板数据读入数据框data2中 max(data2)#求出最大值，在求频数时要一起求出最大值最小值 min(data2)#求出最小值 data2cut<-cut(data2$x,dig.lab=4,breaks=c(999,1299,1599,1899,2199,2499,2799,...
创新工厂面试经历
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06-08 8万+
      周五接到创新工厂的面试电话，让周一过去。我原先是投的实习岗位，毕竟NOKIA离学校太远了，想找个离学校近点的地方。咨询过原本去面试过的同学，说起来题目都很简单，无非是折半查找什么的，面试个把小时就结束了。结果到我这：我12点50到那，跟一个面试我的工程师一直面对面的聊到2点半，活活面了1个半小时，悲惨~午饭都没吃。（面试完了，我才明白：那工程师以为我是来面正式员工的，所以~~）      我以前也参加过几个公司的面试，但是这次面试的经历是最nice的！以前去朗讯面试，基本上过去做了张试卷然后和t
面试题 --（某厂）
囧囧有神
08-13 178
  逻辑题：   1、写程序判断是否是IP地址。   2、把阿拉伯数字换成汉字。   3、随机100个不重复的数字。     问题：   1、GCD的问题居多（几种方式、区别，使用等）   2、分析UITableView的MVC模型。   3、ARC中的对象是什么时候释放的。   4、自动释放池什么时候使用。   5、UITableView中，有图片，有文字，下拉的时候不卡，...
大厂面试原来是这样，这份面试攻略你值得拥有！
大模型训练
03-20 1852
现在都在说连金三银四都消失了，许多应届毕业生找不到工作，有工作经验的年前离职后到现在也找不到合适的工作岗位，网上一片低落消沉的焦虑声音。虽然大环境不好，大多数公司的招人需求减缩，但也有很多公司有大量人才需求，机会依然很多。就是看有没有能抓住这个机会的能力。为了大家更好的准备和熟悉大厂面试，小编总结了部分大厂的面试流程以及给大家分析分析面试内容，面试前该怎么准备！！
数学建模作业3
Tomjeck的博客
05-20 1万+
一.某厂向用户提供发动机，合同规定，第一、二、三季度末分别交货40台、60台、80台。每季度的生产费用为f{x)=ax+bx2(元),其中x是该季生产的台数。若交货后有剩余，可用于下季度交货，但需支付存储费，每台每季度c元。已知厂每季度最大生产能力为100台，第一季度开始时无存货，设a=50、b=0.2、c=4，问工厂应如何安排生产计划，才能既满足合同又使总费用最低? 解： 记第一二三季度分别生产x1、x2、x3台机器 季度 费用 一 50x1+0.2x1x1+4(x1-40) 二
生产安排问题模型的数学建模
06-08
数学建模问题，用LINGO实现。题目：某厂按合同规定需于当年每个季度末分别提供10，15，25，20台同一规格的柴油机。已知该厂各季度的生产能力及生产每台柴油机的成本如下表所示。又如果生产出来的柴油机当季不交货的，每台每积压一个季度需储存、维护等费用0.15万元。要求在完成合同的情况下，做出使该厂全年生产（包括存储、维护）费用最小的决策。 模型的假设 假设该厂在完成合同的情况下，就不再生产柴油机产品。即每年的生产任务即为合同任务，完成任务后就不再生产，无库存积压。 模型的建立 在假设的基础上，设变量Xj为第j季度的柴油机产量，j=1,2,3,4，而且Xj为非负整数。按合同规定的任务，有 X1+X2+X3+X4=10+12+25+20=70 (1) 根据题意，我们知道，柴油机的产量要受该厂在各季度的生产能力的制约。 对于第一季度，最多可以生产25台，而且，由于上年无积压库存，该季度必须完成合同规定的计划，至少生产10台。我们可以得到不等式 ----
鹅厂面试题、大厂面试题、JVM面试题
02-07
"鹅厂面试题、大厂面试题、JVM面试题" 在这篇文章中，我们将讨论鹅厂面试题、大厂面试题、JVM面试题，并对每个问题进行详细的解释和分析。 首先，让我们来讨论 TCP 和 UDP 的区别。TCP 是一个全双工协议，这意味着...
双非学校某大厂面试经验分享，希望可以帮助到大家
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数学建模算法与应用习题 某厂生产三种产品Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ。每种产品要经过A,B两道工序加工。设该厂有两种规格的设备能完成A工序,以A1,A2 表示;有三种规格的设备能完成B工序，以B1,B2,B3,表示。产品Ⅰ可在A,B任何一种规格设备上加工。产品Ⅱ可在任何规格的A设备上加工,但完成B工序时,只能在B1设备上加工;产品Ⅲ只能在A2与B2设备上加工。已知在各种机床设备的单件工时、原材料费、产品销售价格、各种设备有效台时以及满负荷操作时机床设备的费用如表1.2所列,试安排最优的生产计划,使该厂利润最大。 设备
多言统计及R语言建模按组距为300编制频数表，计算频数，频率和累积频率表，并绘制直方图
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按组距为300编制频数表，计算频数，频率和累积频率表，并绘制直方图 某厂对50个计件工人某月份工资进行登记，获得以下原始资料（单位：元） 试按组距为300编制频数表，计算频数，频率和累积频率表，并绘制直方图。要求写出用R语言进行基本统计的程序（数据可以从mvexec4.xls中获得）。 获取数据的变量名和数据的长度如何求频数 小写x是excel中研究数据的变量名 names(x) [1]...
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一个汽车公司的产品，甲厂占40%，乙厂占60%，甲的次品率是1%，乙的次品率是2%，现在抽出一件汽车时次品，问是甲生产的可能性
奋斗、
09-07 7508
一个汽车公司的产品，甲厂占40%，乙厂占60%，甲的次品率是1%，乙的次品率是2%，现在抽出一件汽车时次品，问是甲生产的可能性 解答：典型的贝叶斯公式，p(甲|废品) = p(甲 && 废品) / p(废品) = （0.4 × 0.01） /（0.4 × 0.01 + 0.6 × 0.02） = 0.25
（面试）关于简单工厂、工厂、抽象工厂模式学习心得
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03-14 3195
前言所谓简单工厂，工厂，抽象工厂。当我一开始看到并学习这个这三个概念的时候就感觉这三个感念很相似，有点混乱，事实证明，确实让我变得很混乱。即使当初学的时候勉强看懂，但是事后便抛诸脑后，统统忘记到九霄云外了。因此当我回过头从新理解概念时，总结了以下心得，加深理解，并且做一个备忘录。工厂类模式设计的核心是：让“生产”和“产品”解耦。简单工厂所谓的简单工厂，我的理解是不用管是什么产品，我们将所有产品的生...
fab厂面试
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### 半导体制造工厂（Fab厂）面试常见问题及应对策略 在半导体制造领域，Fab厂作为核心生产单位之一，在招聘过程中通常会关注候选人的技术能力、行业经验以及解决问题的能力。以下是常见的面试问题及其解答思路： #### 技术基础知识 1. **什么是CMOS工艺？其基本原理是什么？** CMOS（互补金属氧化物半导体）是一种广泛应用于集成电路中的生产工艺。它通过结合P型和N型MOSFET来实现低功耗设计[^2]。具体来说，CMOS电路在一个逻辑门中同时使用拉高网络（由PMOS组成）和下拉网络（由NMOS组成），从而减少静态电流消耗。 2. **如何控制晶圆表面的污染？** 控制晶圆表面污染的关键在于洁净室环境管理与化学清洗流程优化。例如，采用超纯水冲洗、SC-1/SC-2溶液处理等方式可以有效去除有机污染物和金属离子残留[^3]。 #### 工艺操作类问题 3. **光刻过程的主要步骤有哪些？** 光刻是芯片制造的核心环节之一，主要包括涂胶、前烘烤、曝光、显影及后烘烤五个阶段[^4]。每一步都需要精确参数设置以确保图案转移准确性。 4. **蚀刻过程中可能出现哪些缺陷？怎样预防这些缺陷的发生？** 蚀刻期间可能会出现侧壁倾斜过度、底部残留等问题。为了防止这些问题，可以通过调整气体配比、温度条件以及掩膜材料特性来进行改进[^5]。 #### 故障分析与解决能力评估 5. **假如你在生产线发现某批次产品良率异常下降，请描述你的排查方法。** 面对这种情况应遵循科学严谨的态度开展工作：首先收集数据并绘制SPC图表观察趋势变化；其次运用鱼骨图法找出潜在影响因素如设备状态、原材料品质等；最后针对最有可能的原因实施验证实验直至找到根本原因并采取纠正措施[^6]。 6. **谈谈你对于统计过程控制(SPC)的理解及其应用价值。** SPC是一种基于数理统计理论的质量监控手段，通过对关键特性的实时监测能够及时预警偏离正常范围的情况发生，有助于提升整体产品质量稳定性的同时降低废品率成本支出[^7]。 #### 行业动态与发展前景探讨 7. **当前全球范围内先进节点技术研发面临哪些挑战?** 推动摩尔定律延续至更小几何尺寸面临着诸多难题,其中包括但不限于EUV光源功率不足限制了吞吐效率;新材料引入增加了界面态密度进而恶化器件性能表现等方面[^8]. 8. **未来几年内你觉得哪项技术创新会对整个产业带来革命性变革?为什么?** 量子计算虽然仍处于早期发展阶段但已展现出巨大潜力因为它能突破传统冯诺依曼架构瓶颈从而极大加速特定类型算法执行速度比如大整数分解等领域因此一旦成熟必将深刻改变信息安全格局同时也为EDA工具开发提供全新视角[^9]. ```python # 示例代码展示简单的数据分析脚本用于支持上述第5题的回答 import pandas as pd def analyze_yield_data(file_path): df = pd.read_csv(file_path) # 描述性统计初步查看分布情况 summary_stats = df.describe() # 绘制直方图直观展现频次关系 import matplotlib.pyplot as plt plt.hist(df['yield_rate'], bins=20) plt.title('Yield Rate Distribution') plt.xlabel('Yield Rate (%)') plt.ylabel('Frequency') analyze_yield_data('./example.csv') ```
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