想问问，美团oc稳吗

有友友们知道美团点评部门hr面会不会挂人嘛，四面走过来人已经要麻了😰😰 #美团求职进展汇总# #你收到了团子的OC了吗#

纪念并记录下秋招第一个二面，发发面经，攒人品，许愿oc！时间线：9.18号投递9.20号笔试+AI面试，3道编程题A了2道10.9号一面，应该是被某部门捞了，但也是后端开发10.12号二面10.17号hr面10.23发现回人才库（罢了罢了）一面：自我介绍你的研究方面和岗位不是很匹配，怎么看详细描述浏览器输入网址到看到网页的过程刚刚提到的HTTP协议属于OSI的第几层，是基于什么协议的介绍TCP协议的三次握手TCP协议用哪些方式保证传输信息的可靠性什么是TCP的拥塞控制（慢启动、拥塞避免、快重传、快恢复）TCP在什么情况下判断数据包丢失，触发快重传（发送方连续收到3个相同的ACK）TCP流量控制的算法（滑动窗口）除了窗口，还有哪些限流算法（当时没回答出来，复盘时想起应该还有令牌桶算法和漏桶算法）HTTP和HTTPS请求及协议的区别HTTPS用到的安全协议是什么使用的加密算法是对称加密和还是非对称（当时回答非对称，复盘时想起应该是在证书验证阶段使用非对称，后面的数据传输为对称加密）私钥谁保管进程与线程的区别知道协程吗，协程与进行、线程的区别进程的基本状态进程间的通信方式Linux下的IO模型（当时只回答了BIO和NIO）除了BIO和NIO，你知道还有多路复用吗你知道Linux下的系统调用吗（不清楚，面试官补充是select、poll这种，但是确实没准备到）Spring的IOC是什么Spring对象是线程安全的吗？（回答，Spring的bean一般是单例的，单例的无状态的bean是线程安全的，如果是有状态的，即有可变的成员变量，就不是线程安全的）如何解决有状态的bean的线程安全问题？（简单方法将可变的成员用final修饰变为不可变，但是推荐使用ThreadLocal保存可变成员变量）有什么办法定义多例bean介绍ThreadLocal底层数据结构父线程定义的TreadLocal如何在子线程获取到（这个不会，瞎说的，面试官有引导，但是依然没说对）子线程中把某个变量清理掉，父线程还能拿到那个变量吗（这个也不会）线程池的重要参数核心线程是否会被回收（不会被回收）拒绝策略有哪些抢购场景如何设计线程池（瞎说的）锁的可重入性公平锁和非公平锁的区别MySOL的事务隔离级别Spring如何实现事务如何使用AOP技术，简单地说就是把两个插入同时放到一个事务中你知道RPC吗（不知道）你知道CAP吗（不知道，RPC和CAP都没准备到，应该是Spring cloud中的，后面反问的时候面试官也提到对Spring cloud相关的一套东西都不了解）手撕：选择数组中第K个大的元素，我直接Array.sort,然后输出k-1过了反问：多久可以收到下一次面试通知面试官提出一个我的问题：只了解基础的东西不够，实际工作中基础体现得不是很明显，大部分还是实际使用的中间件（确实，没有实习，实践经历是硬伤啊！）工作地是否有问题因为手撕太简单了而且笔试过了好久才有的一面，部门也跟投递时不同明显被捞，我以为是kpi面，但是上午面完，下午就收到了二面。二面：聊项目（一个大模型相关的，跟后端开发没有关系，但是因为跟毕设相关很熟，自我感觉回答得不错，第一次二面觉得很神奇）手撕：leetcode026重排列表反问：还有几面部门业务上午面的，中午收到HR面10.17 HR面一些比较基础的问题等待oc! （等个鬼 10.23回人才库） #美团# #美团求职进展汇总# #美团面经#

更新 10.14三个工作日回到人才库—————————————————————一志愿后端笔试挂，被二志愿数开捞起来。9.26一面面试官先介绍他们数开做的是什么，估计是怕做java的不懂自我介绍项目过一遍介绍常用的数据结构（这是我没想到的，我把408那套从线性表栈队列到树和图全给过了一遍）Java集合 数组和链表 HashMap开始手撕 重排链表然后对着代码拷打八股类加载 怎么突破双亲委派内存区域 堆区栈区引用类型变量在栈区分配多少字节值传递和引用传递线程的创建方式线程池拒绝策略同步、死锁MySQL索引反问：Java的转到数开怎么学（对应届生比较宽容，一些自研的东西学一学可以上手）10.9二面面试官介绍流程（二面完了可能有加面、hr面）自我介绍项目过一遍项目链路前端的内容怎么get和post到服务端（想半天说了个@postmapping注解）redis用过什么命令转部门怎么想的，可能和预期有差距，能不能接受（太能了，就差跪下来舔了）项目中或是生活中遇到的困难，怎么克服的手撕 二叉树最大路径和反问：数开学习路径（介绍得比较详细）许愿有后续 #美团#

0824笔试A 2.4/5，一志愿自动驾驶简历挂，二志愿机器学习被捞，两轮技术+HR面后排序挂一. 一面09.041. 过采样的一些方法2. 图神经网络的过平滑现象3. 三元组的损失的样本的选取原则4. 课程学习，调度器的公式是怎么样的？大概的形式是如何的？5. BN的作用是什么6. RNN和LSTM和Transformer的区别是什么7. Relu和sigmoid的函数区别？8. 深度学习的过拟合有什么解决方法9. 介绍一下逻辑回归10. 介绍一下决策树和XGBoost11. 哪一些基础性能会在你的就是未来的职业当中会被反复使用的。然后你在就是学习的过程当中，又去做了哪些事情去提升这种技能呢？ 手撕：1）梯度下降法求解根号n2）反转链表内部的部分区间 反问：1. 部门业务以及技术栈二.二面09.131. 一些自我介绍和经历讲述后【和一面差不多】，感觉开始类似HR面了2. 职业规划3. 假设让你在一个新的领域，然后去工作的情况下，你觉得通过哪些方式，你能更好的去学习这个知识和掌握新的技能呢？4. 在学校做研究或则实习的过程中，有遇到哪些困难或则挑战吗？5. 在进行多次的实验之后，有没有总结什么经验呢？6. 在研究或实习的过程中有遇到与人合作的吗，这其中会有什么问题吗7. 在众多岗位里面，做选择的话，你会考虑哪些因素呢？#你都收到了哪些公司的感谢信？##机器学习##深度学习##美团#