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TCL前端笔试题目:

以下是一些 TCL前端笔试题目:

  1. 以下关于 HTML5 语义化标签的说法,错误的是?
  2. 在 CSS 中,以下哪个属性用于设置元素的定位方式?
  3. 以下哪种不是前端性能优化的常见方法?
  4. 当使用 Flex 布局时,以下哪个属性用于设置子元素在主轴上的对齐方式?

简答题

  1. 请简述 HTML、CSS 和 JavaScript 在前端开发中的作用分别是什么,以及它们之间的关系。
  2. 解释一下什么是浏览器的回流(reflow)和重绘(repaint),并说明如何避免或减少它们对性能的影响。
  3. 列举三种你熟悉的前端框架,并简要说明它们的特点和适用场景。
  4. 如何实现一个响应式布局,使其在不同屏幕尺寸的设备上都能有良好的显示效果?请列举至少两种常用的技术或方法。
  5. 描述一下 JavaScript 中事件冒泡和事件捕获的概念,并说明如何阻止事件冒泡。

编程题

  1. 请使用 HTML 和 CSS 创建一个简单的导航栏,要求包含至少三个导航项,并且当鼠标悬停在导航项上时,有相应的样式变化。
  2. 编写一个 JavaScript 函数,实现对一个数组进行去重操作,返回去重后的新数组。
  3. 用 HTML、CSS 和 JavaScript 实现一个简单的轮播图效果,要求可以自动播放,并且用户能够手动切换图片。

TCL实业2025届春招正式启动!

【公司简介】

✅聚焦智能终端业务,主要涵盖显示、智能家电、创新业务及家庭互联网等全品类智能消费电子产品及服务

✅业务遍及160多个国家和地区,全球有20个智能制造基地,2023年,TCL实业实现营业总收入1203.2亿元

【招聘岗位】研发技术类、产品设计类、市场营销类、智能制造类、供应链类、财务金融类、综合管理类(TCL实业和TCL华星共用招聘系统,两家子公司一共只能投递两个岗位)

【工作地点】

深圳、惠州、中山、上海、武汉、西安等全国各地及海外城市

TCL实业【网申链接】https://actyco.wintalent.cn/actyco/home/receiver/poster/redirect?id=2ce781c8954cacd401955bd1b2f422d3

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TCL华星【网申链接】https://actyco.wintalent.cn/actyco/home/receiver/poster/redirect?id=2ce781c594fa2c2a01953d0f7cf25bb5

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大家投递完可以在评论区打上姓名缩写+岗位,我来确认有没有内推成功喽

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#牛客创作赏金赛# 黔中有一士,闻大厂召面,欣然投牒。既得笔试,排名中游,乃蹙然曰:“成黔不去面矣,恐为炮灰。”友人闻之,作《劝面》以励之。  君子曰:面不可已。GPA者,所以呈绩也;八股者,所以验码也;群面者,所以考吹也。故绩不高则Offer不至,码不熟则AC难成,吹不利则HR弗叹。今之刷题者,利钝参半,然面败者众,何也?非题不熟也,怯也。  夫大厂之门,非985不得入乎?非ACM不得进乎?然每岁之秋,双非上岸者亦众,何也?彼辈面多也。是故三线之校,可面Bat;二本之生,可战TMD。今汝笔试中游,是已具其基矣,然逡巡畏葸,是自弃也。  吾尝见一士,绩不过3,无顶会无实习,日投三十家,凡面二十余,终得虾皮之聘。又有同窗,力扣千五,每败必复盘,卒进字节。彼二者,岂非天资过人哉?惟多面耳。  今汝不面,是使HR之邮箱空置,猎头之KPI难成,内推者之心血虚掷也。且夫面试之道,初战多北,再面渐顺,三面知彼,四面得窍。故不积面经,无以致Offer;不历压力,无以镇场子。快手挂于一面,可战二面;腾讯折于群殴,再约单挑。  嗟乎!拒信者,成长之资也;感谢信者,进步之阶也。今诸厂招人,犹饥鹰觅食,汝既入围,何惧为灰?且夫炮灰云者,不过未备耳。使汝日刷三题,周模二面,月积一厂,孰谓汝终为灰耶?  是故卷不必ACM,达标则灵;历不必大厂,有货则行。今弃面而走,是自绝于福报也;强颜而往,或柳暗花明也。面霸与非酋,其皆出于此乎?  黔士得文,惭而奋起,日刷力扣,周面三家。三月后,得中小厂Offer,虽非大鳄,亦脱浪里。君子曰:此劝面之功也。#牛客AI配图神器#
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AI大模型产品经理的职责和能力要求需要结合技术深度与产品管理的广度。一、职责上1. 产品战略与规划- 制定大模型产品的长期愿景与落地路径,平衡技术可行性、市场需求和商业价值。- 探索垂直场景(如医疗、金融、教育)的应用,定义产品形态(API、SaaS、嵌入式解决方案等)。2. 需求洞察与优先级管理- 深度理解用户痛点(如企业降本增效需求),转化为技术需求(如模型微调、Prompt工程)。- 权衡需求优先级,例如在模型效果(准确率)、成本(算力消耗)和用户体验(响应速度)间找到平衡。3. 技术协同与模型迭代- 与算法团队合作优化模型性能,参与关键决策(如选择基座模型、调整训练数据分布)。- 推动模型迭代闭环,设计评估指标(如任务完成率、幻觉率)并分析用户反馈数据。4. 数据与合规治理- 构建数据飞轮:设计用户反馈→数据标注→模型优化的链路,确保数据合规(如隐私脱敏、版权审查)。- 制定内容安全策略(如敏感词过滤、输出结果审核机制),应对伦理风险(偏见、误导性生成)。5. 商业化与生态建设- 设计盈利模式(按调用量收费、定制化训练服务),探索生态合作(开发者社区、行业伙伴共建场景)。- 推动市场教育,降低用户使用门槛(如提供低代码工具、行业最佳实践案例库)。二、核心能力1. 技术理解力- 掌握大模型核心概念(Transformer架构、RLHF、LoRA微调),能评估技术方案优劣(如选择开源模型 vs 自研)。- 了解工程约束(推理延迟、显存占用)及优化方向(模型压缩、分布式推理)。2. 场景抽象能力- 将碎片化需求抽象为通用能力(如客服场景中的“多轮对话管理”模块),提升模型复用性。- 设计领域适配方案(如法律场景的术语增强训练、医疗场景的检索增强生成)。 #牛客激励计划#  #聊聊我眼中的AI# #产品经理#  #聊聊我眼中的AI# #产品每日一题# #牛客AI配图神器#
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