京东大数据方向-Java方向-实习面经一面二面(offer没去。。。)

去总部面的,先做了一套笔试题

一面:(顺序可能不对)

1.先讲了一下笔试上的一道算法题,不难,就是找出两个数组合并后的中位数,总体思路就是,比较大小,找下标,但需要注意的是找到了中位数就可以停止循环了。

2.hashmap问的超级细,建议大家仔细看看,后来也问了chm,都很细,还是比较注重基础的。

3.mvc的模式,然后根据之前的实习经历,假设场景,假入前台插入数据失败对mvc的流程是什么。

4.jvm用命令操作过吗,查看内存溢出命令。

5.设计模式,也是开发常用的场景,比如我习惯把方法封装到一个接口还是抽象类中,我回答按情况分析,但一般都是用抽象类实现这个接口,再去继承抽象类,对应着这就是装饰器模式。单例模式也顺便问了,虽然笔试上也有,这个是手写代码比较常考的。

6.线程池了解吗?先说了常用的线程池,解释了一下,还有线程池中的参数,问了几个实际的问题,比如我想做定时任务怎么实现?还有主线程如何获取子线程的异常?

7.垃圾回收对应的机制?引用计数,GC Roots,哪些对象可以被作为gc roots?深入理解jvm虚拟机这本书写的真的很好。

8.从100亿数据中如何快速找到一个数据?hash算法,空间换时间,但空间消耗很大。

9.回溯算法,动态规划,(算法有点弱,只能说了个大概)

10.自己对未来的职业规划?有什么打算?

11.对大数据有什么了解?我答了feed流,自己感兴趣看的,Hadoop,

12.有什么要问我的?

二面:(二面面试官是做建模的)

1.排序了解多少(快排,冒泡,堆排序,桶排序),时间复杂度

2.数据库,出表写sql

3.设计模式

4.mybatis与hibernate,我尽量往我的项目上靠,扯到了Spring mvc,spring整合时的好处。

5.对加班的看法

6.规划

7.对哪方面感兴趣?

8.有什么要问我的

可能是二面和我专业不太对口,全程都是在聊天,聊到哪就随便问问,整体感觉都很不错。

因为领导今天不在,所以要再约时间,领导面一下。面完继续更新。加油!

### 京东健康医疗器械数据分析面试经验 #### 背景与重要性 在当前的大环境下,医疗AI技术正在快速发展并逐渐渗透到各个领域。医院作为新技术的主要试验场所,推动了许多创新解决方案的发展[^1]。对于像京东这样的大型电商平台而言,在健康管理尤其是医疗器械方引入先进的数据分析能力显得尤为重要。 #### 技术栈需求 针对医疗器械的数据分析岗位,通常会考察候选人对以下技术工具的理解程度: - **编程语言**:Python R 是最常用的语言之一;熟悉 Pandas、NumPy 库可以更好地处理结构化数据。 - **数据库管理**:SQL 查询技能不可或缺,能够高效地从关系型数据库中提取所需信息。 - **机器学习框架**:Scikit-Learn 或 TensorFlow 等库可以帮助构建预测模型来评估设备性能或患者反应模式。 - **可视化工具**:掌握 Matplotlib、Seaborn 及 Tableau 等软件有助于直观展示复杂的结果给非技术人员理解。 ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix # 假设 df 是已经加载好的包含医疗器械使用情况及相关指标的数据框 X = df.drop('target', axis=1) y = df['target'] # 划分训练集测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 训练逻辑回归模型 model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # 测试模型准确性 predictions = model.predict(X_test) print(f'Accuracy: {accuracy_score(y_test, predictions)}') ``` #### 实际案例分享 假设在一个具体的项目场景下,团队被要求开发一套用于监测家用血糖仪准确性的算法。这不仅涉及到如何收集清洗来自不同品牌的仪器所生成的日志文件,还需要考虑隐私保护措施以确保用户信息安全。此外,为了提高用户体验,可能还会加入一些基于时间序列的趋势预测功能,帮助医生更早发现潜在风险因素。 #### 准备建议 当准备参加此类职位的面试时,除了上述提到的基础知识外,还应该关注以下几个方- 对于特定类型的医学检测装置有基本的认识; - 掌握一定的生物统计学原理及其应用场景; - 关注行业内最新的研究进展技术突破,特别是那些可能会对未来工作产生影响的内容。
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