👥面试题目都说c++是面向对象的语言，面向对象的三个特性能介绍一下吗？这个问题主要考察应聘者对C++语言中的面向对象编程（Object-Oriented Programming, OOP）原理的理解。具体来说，这个问题涉及以下几个方面：封装（Encapsulation）：保护数据安全，隐藏实现细节。继承（Inheritance）：允许多个类共享通用的行为和属性。多态（Polymorphism）：允许子类重写父类的方法，实现动态绑定。虚函数的底层实现有了解过吗？这个问题主要考察应聘者对C++多态底层实现机制的理解。具体来说，这个问题涉及以下几个方面：虚函数表（VTable）：多态的底层实现通常依赖于虚函数表。动态绑定：编译器如何在运行时确定调用哪个方法。虚函数指针：对象中存储指向虚函数表的指针。函数重载的底层又是怎么实现的？这个问题主要考察应聘者对C++中方法重载（Overloading）底层实现机制的理解。具体来说，这个问题涉及以下几个方面：函数重载：在同一个作用域内可以定义多个同名函数，但参数列表必须不同。函数签名：编译器如何区分不同的重载函数。名称修饰（Name Mangling）：编译器如何处理重载函数的名称，使其在链接时唯一。malloc 跟 new 有什么区别呀？这个问题主要考察应聘者对C++中内存分配的理解，特别是在使用malloc和new进行内存分配时的区别。具体来说，这个问题涉及以下几个方面：内存分配：malloc和new都是用来分配内存的，但它们属于不同的语言层面。内存管理：malloc和new在内存管理上的不同之处。异常处理：new支持异常处理，而malloc不支持。构造函数：new会自动调用构造函数，而malloc不会。操作系统并发和并行有什么区别？这个问题主要考察应聘者对操作系统中并发（Concurrency）和并行（Parallelism）概念的理解。具体来说，这个问题涉及以下几个方面：并发：多个任务看起来同时执行，但实际上是由操作系统调度器在多个任务之间切换执行。并行：真正的物理并行执行，即多个任务在同一时刻真正地同时执行。并发与并行的关系：两者之间的区别和联系。有两个类它们的实例变量以及它们支持的函数方法完全相同，一个类实现了一个虚函数，它们有什么区别？这个问题主要考察应聘者对C++中虚函数机制的理解，特别是虚函数在类设计中的作用。具体来说，这个问题涉及以下几个方面：虚函数的作用：虚函数使得派生类可以重写基类的方法，从而实现多态。虚函数表（VTable）：虚函数的底层实现机制。多态性：虚函数使得基类指针或引用可以调用派生类的方法，实现动态绑定。智能指针你有了解过嘛？这个问题主要考察应聘者对C++智能指针的理解，以及智能指针在内存管理中的作用。具体来说，这个问题涉及以下几个方面：智能指针的概念：智能指针是一种特殊的指针类型，它可以自动管理所指向对象的生命周期。智能指针的种类：C++中有多种智能指针类型，每种都有其特定的用途。智能指针的实现机制：智能指针内部是如何工作的。智能指针的应用场景：智能指针在实际编程中的应用。vector 的初始容量了解过嘛？什么时候会进行初次扩容？这个问题主要考察应聘者对C++标准库容器std::vector的理解，特别是其容量管理机制。具体来说，这个问题涉及以下几个方面：初始容量：std::vector在创建时的默认容量是多少。扩容时机：std::vector在什么情况下会进行扩容。扩容策略：std::vector扩容时是如何调整其容量的。 #面经深度解析#  #面试#  #秋招#  #字节跳动#  #C++#

👥面试题目一个商场的客流量符合什么分布？ 怎么判断数据是否符合这个分布？有哪些方法？这个问题考察的是统计学中的数据分布识别以及假设检验的知识。在数据分析领域，理解数据的分布是非常重要的一步，因为它能够帮助我们更好地建模和预测。对于商场客流量这种场景，了解其分布可以帮助商场管理层优化资源配置、提高顾客满意度以及提升销售业绩。为了准确回答这个问题，我们需要从以下几个方面来考虑：数据分布类型：识别可能适用的统计分布。数据可视化：利用图表直观展示数据特征。统计测试：运用适当的统计方法验证数据是否符合假设的分布。随机森林、逻辑回归原理，如何做特征筛选，评价指标这个问题主要涉及机器学习中的两种常见算法——随机森林和逻辑回归，以及特征选择和模型评估指标的相关知识。我们需要从以下几个方面来进行详细的探讨：算法原理：介绍随机森林和逻辑回归的基本概念和工作原理。特征选择：探讨如何在机器学习任务中挑选最有影响力的特征。评价指标：讲解用于评估分类模型性能的不同指标及其应用场景。AB 实验样本不平衡怎么办这个问题主要考察的是在进行 A/B 测试（也称为 AB 实验）时如何处理样本不平衡的情况。样本不平衡指的是实验组和对照组之间样本数量存在显著差异，这种情况可能会导致实验结果的偏差或不准确。解决样本不平衡问题的方法涉及统计学、实验设计以及数据分析等多个方面。数据分析、数据挖掘、数据建模的区别这个问题主要考察的是对数据分析、数据挖掘和数据建模这三个概念的理解及其区别。这三个术语在数据科学领域经常被提及，但它们各自侧重的方向有所不同。回答这类问题时，可以从定义出发，明确每个概念的核心内容，并强调它们之间的联系与区别。什么是 AA 测试，为什么要进行这个问题主要考察的是对A/A测试（A/A Testing）的理解及其在数据科学和实验设计中的应用。具体来说，这个问题涵盖了以下几个方面的知识：实验设计：理解A/A测试的概念及其在实验设计中的作用。统计原理：掌握基本的统计原理，特别是如何评估实验的可靠性和有效性。数据验证：了解如何通过A/A测试来验证数据收集和分析过程的准确性。实际应用：探讨A/A测试在实际项目中的具体应用及其重要性。 #面经深度解析#  #数据分析#  #网易#  #秋招#  #面试#

👥面试题目TCP可靠性考察的知识点：传输层协议：理解TCP作为一种传输层协议的作用和特点。错误检测：掌握TCP如何检测传输过程中的错误。重传机制：了解TCP如何通过重传机制确保数据可靠传输。流量控制：掌握TCP如何进行流量控制以避免拥塞。拥塞控制：了解TCP如何控制网络拥塞，防止丢包。TCP三次握手、四次挥手考察的知识点：三次握手：理解TCP连接建立的过程。四次挥手：了解TCP连接关闭的过程。握手与挥手的目的：掌握握手与挥手的目的和作用。状态转换：了解TCP连接的状态转换。TCP缺少ACK标志位会怎么样？考察的知识点：TCP协议：理解TCP协议的工作原理。ACK标志位：掌握ACK标志位在TCP协议中的作用。数据传输：了解ACK标志位缺失对数据传输的影响。连接状态：掌握ACK标志位缺失对TCP连接状态的影响。强缓存和协商缓存考察的知识点：HTTP缓存机制：理解HTTP缓存的基本原理。强缓存：掌握强缓存的工作机制。协商缓存：了解协商缓存的工作原理。缓存控制头：掌握与缓存相关的HTTP头部信息。缓存有效性：了解如何判断缓存的有效性。HTTP2的新特性考察的知识点：协议升级：理解HTTP/2相对于HTTP/1.1的改进。性能优化：掌握HTTP/2如何提高Web应用的性能。新特性应用：了解HTTP/2新特性的具体应用场景。多路复用考察的知识点：多路复用原理：理解HTTP/2多路复用的基本原理。并发请求处理：掌握多路复用如何支持并发请求处理。性能优化：了解多路复用如何提高Web应用的性能。错误隔离：掌握多路复用如何实现错误隔离。 #面试#  #秋招#  #前端#  #字节跳动#  #面经深度解析#

👥面试题目define 和 const 的区别考察的知识点：预处理器宏：理解#define作为C/C++预处理器指令的作用。常量声明：掌握const关键字在C++中的用途。作用域与生命周期：了解#define和const声明的实体的作用域和生命周期。类型安全性：掌握#define和const在类型安全方面的差异。移动语义有什么作用，原理是什么考察的知识点：移动构造：理解移动构造函数的概念和作用。移动赋值：掌握移动赋值运算符的使用。性能优化：了解移动语义如何提高程序性能。原理分析：掌握移动语义的实现原理。引用和指针的区别考察的知识点：概念理解：理解引用和指针的基本概念。语法差异：掌握引用和指针在C++中的语法区别。使用场景：了解引用和指针的适用场景。安全性考量：比较引用和指针在安全性方面的差异。性能考量：分析引用和指针在性能上的区别。常量指针和指针常量有什么区别考察的知识点：定义理解：理解常量指针和指针常量的基本定义。语法差异：掌握常量指针和指针常量在C++中的语法差异。使用场景：了解常量指针和指针常量的不同使用场景。安全性考量：比较常量指针和指针常量在安全性方面的差异。性能考量：分析常量指针和指针常量在性能上的区别。vector的push_back方法时间复杂度是什么，什么情况下会发生扩容，扩容如何实现考察的知识点：容器基础：理解STL容器std::vector的基本概念。时间复杂度：掌握std::vector中push_back方法的时间复杂度。扩容机制：了解std::vector的扩容机制。实现原理：掌握std::vector的内部实现原理。线程和协程有什么区别，各自的优越性是什么考察的知识点：线程概念：理解线程的基本概念。协程概念：理解协程的基本概念。区别分析：掌握线程与协程的主要区别。优越性：了解线程与协程各自的优越性。应用场景：掌握线程与协程在不同场景的应用。进程之间如何进行通信考察的知识点：IPC概念：理解进程间通信的基本概念。通信机制：掌握不同进程间通信机制的特点。通信方式：了解各种进程间通信方式的使用场景。通信原理：掌握不同通信方式的内部原理。 什么是粘包和拆包，为什么会出现，如何解决考察的知识点：粘包问题：理解粘包的基本概念和原因。拆包问题：理解拆包的基本概念和原因。通信协议：掌握解决粘包和拆包问题的方法。数据分隔：掌握数据分隔的策略。消息长度：掌握基于消息长度的分隔方法。 #面经深度解析#  #米哈游#  #C++后端#  #游戏客户端开发面经#  #面试#  #秋招#

👥面试题目如何看待运营管培生从面试者视角来回答对岗位的认知，一方面是考察面试者对岗位的了解程度，另一方面也是考察面试者对自己未来职业规划的清晰程度。考察的知识点：人才培养：了解运营管培生计划的设计目的和培养目标。职业发展路径：理解运营管培生的职业成长轨迹和发展机会。组织文化：探讨拼多多对于运营管培生的态度以及组织内部的支持体系。绩效评估：掌握运营管培生的绩效评估标准和方法。如何看待和客户沟通交流这个问题主要考察面试者对于运营岗位的理解，以及客户沟通与信息反馈对于运营的重要性。考察的知识点：沟通技巧：理解有效沟通的基本原则和技巧。客户需求：掌握如何识别和满足客户需求的方法。客户体验：了解如何提升客户体验的策略。对公司的认识考察的知识点：公司文化：理解公司的价值观和文化氛围。业务模式：掌握公司的主营业务和发展模式。市场地位：了解公司在行业中的位置和竞争力。发展战略：认识公司的长期规划和目标。如何疏解负面情绪考察的知识点：情绪管理：理解如何有效地管理负面情绪。放松技巧：掌握放松身心的方法。正面思维：培养积极的心态和思维方式。求助渠道：了解何时以及如何寻求专业的帮助。遇到最困难的事该问题主要考察面试者对于困境的应对策略，以及对于压力的应激反应。考察的知识点：问题识别：理解运营中最困难的挑战。应对策略：掌握解决问题的策略和方法。结果评估：评估问题解决的效果和收获。经验总结：总结从经历中学到的经验教训。 #面经#  #拼多多#  #运营/市场/管培生岗位评价#  #运营面经#  #面经深度解析#  #秋招#

👥面试题目如何来筛选活跃度前十的用户思路解析考察的知识点：- 活跃用户定义：理解活跃用户的定义及其在数据分析中的重要性。- 指标选取：掌握选择合适的指标来衡量用户活跃度。- 数据处理：了解如何处理数据以提取有用信息。- 排名算法：掌握实现用户活跃度排名的算法。性别留存率分析的具体应用场景思路解析考察的知识点：- 用户行为分析：理解性别留存率分析在用户行为分析中的应用。- 市场营销：掌握性别留存率分析在市场营销中的应用。- 产品改进：了解性别留存率分析如何指导产品改进。- 客户关系管理：掌握性别留存率分析在客户关系管理中的应用。- 个性化推荐：了解性别留存率分析如何应用于个性化推荐系统。销售额下降分析思路解析考察的知识点：- 销售数据分析：理解销售数据的基本分析方法。- 销售额下降原因：掌握分析销售额下降的原因。- 市场趋势分析：了解市场趋势对销售额的影响。- 客户行为分析：掌握客户行为对销售额的影响。- 竞争分析：了解竞争对手对销售额的影响。- 营销活动效果：掌握评估营销活动效果的方法。直播间重要指标思路解析考察的知识点：- 用户参与度：掌握衡量用户参与度的指标。- 内容质量：了解衡量内容质量的指标。- 商业成功：掌握衡量直播间商业成功的指标。- 用户体验：了解衡量用户体验的指标。罗永浩加盟抖音，分析效益值不值得思路解析考察的知识点：- 直播电商效益分析：理解直播电商合作效益的基本分析方法。- 品牌影响力：掌握评估个人品牌影响力的方法。- 效益指标：了解评估直播电商合作效益的指标。用户体验是什么思路解析考察的知识点：- 用户体验定义：理解用户体验的基本概念。- 用户体验要素：掌握构成良好用户体验的要素。- 用户体验评估：了解评估用户体验的方法。- 用户体验设计：掌握用户体验设计的原则和方法。- 用户体验优化：了解如何优化用户体验。抖音和快手对比体验思路解析考察的知识点：- 用户体验对比：理解抖音和快手在用户体验方面的差异。- 产品设计：掌握抖音和快手在产品设计方面的特点。- 内容呈现：了解抖音和快手在内容呈现方式上的不同。- 用户互动：掌握抖音和快手在用户互动方面的差异。- 社区文化：了解抖音和快手所营造的社区文化的不同。 #面经深度解析#  #面经#  #数据分析#  #快手#   #秋招#

👥面试题目为什么想做B端产品，如何看待B端前景发展思路解析考察的知识点：B端产品特点：理解B端产品的特点和与C端产品的区别。职业规划：考虑个人兴趣、技能匹配以及职业发展路径。行业趋势：了解B端产品所在行业的现状和发展趋势。市场需求：分析B端产品市场的需求和发展空间。需要从哪些方面来作答：个人兴趣与技能：解释为什么个人对B端产品感兴趣，以及个人技能如何与B端产品经理的要求相匹配。行业趋势：讨论B端产品所在行业的现状和发展趋势。市场需求：分析B端产品市场的需求和发展空间。职业发展：展望成为B端产品经理后的职业发展路径。你认为之前所参与业务中目前遇到的坎有哪些思路解析该问题需要结合自己的项目经历进行作答，可以按照下述关键点进行阐述。考察的知识点：业务理解：理解业务的发展阶段和市场环境。问题识别：识别业务发展中遇到的关键问题。解决方案：提出解决问题的策略和方法。项目管理：掌握项目管理的核心要素，如团队建设、风险管理等。需要从哪些方面来作答：业务背景：描述项目的背景和目标。遇到的问题：列举项目中遇到的主要挑战。解决方案：提出解决问题的具体措施。成果与反思：总结项目成果和后续的改进方向。数据指标是如何计算的，哪些是核心指标，为什么是核心指标思路解析该问题一般需要面试者结合自身项目经历作答，下面给出常用的数据指标，以供参考。考察的知识点：数据指标定义：理解数据指标的含义和分类。指标计算方法：掌握不同类型数据指标的计算方法。核心指标选择：确定哪些指标对于业务来说是核心指标。指标重要性：理解为什么某些指标被认为是核心指标。需要从哪些方面来作答：数据指标定义：解释数据指标的基本概念。计算方法：说明常见数据指标的计算方式。核心指标选择：列举业务中的核心指标，并解释为何它们是核心。重要性分析：分析核心指标对企业决策的重要性。设计导向、市场导向、产品导向的产品的区别是什么思路解析考察的知识点：设计导向：理解设计导向的产品关注点。产品导向：理解产品导向的产品关注点。市场导向：理解市场导向的产品关注点。产品开发策略：掌握不同导向下产品开发的重点和策略。需要从哪些方面来作答：设计导向产品的特点：解释设计导向的产品如何强调用户体验和设计美学。产品导向产品的特点：说明产品导向的产品如何侧重于产品的功能和技术指标。市场导向产品的特点：讨论市场导向的产品如何根据市场需求进行开发。比较分析：对比不同导向的产品开发策略和侧重点。最喜欢的公司氛围是什么样的该问题为开放式问题，但是面试者作答时，要有充足的论据支撑，条理清晰，最好可以提前了解下面试公司的企业文化，避免与面试公司文化有不一致的地方。思路解析考察的知识点：文化价值观：理解公司文化的核心价值观。团队协作：掌握团队合作的重要性。开放沟通：了解开放沟通对公司氛围的影响。成长与发展：认识个人成长和职业发展在公司氛围中的作用。需要从哪些方面来作答：文化价值观：解释公司文化的核心价值观是什么。团队协作：说明团队合作的重要性。开放沟通：讨论开放沟通对公司氛围的意义。成长与发展：阐述个人成长和职业发展在公司氛围中的重要性。朋友是如何评价你的该问题为开放式问题，面试者客观地描述即可，尽可能描述朋友所给的正面评价，也不要胡编乱造或者夸大其词描述。面试官也是通过这个问题对面试者的逻辑思维、为人处世、团队沟通等能力进行考察。思路解析考察的知识点：个人特质：理解个人的个性特征和优点。社交能力：掌握与人交往的能力和方式。领导力：了解个人在团队中的领导能力。责任感：认识个人的责任感和承诺精神。需要从哪些方面来作答：个性特征：描述朋友眼中自己的个性特征。社交能力：说明自己在社交场合的表现。团队合作：解释自己在团队中的作用和贡献。责任感：阐述自己对待承诺的态度和责任感。 #面经#  #产品经理校招#  #产品经理#  #蚂蚁#  #面经深度解析#

👥面试题目 java多线程的线程状态，多线程用什么库比较多考察的知识点：Java多线程基础：理解Java线程生命周期的状态及其转换。多线程编程技术：熟悉Java中用于实现多线程编程的技术栈。并发工具类：掌握java.util.concurrent包中提供的高级并发工具类。线程安全性和效率：了解如何在保证线程安全性的同时提高程序效率。需要从哪些方面来作答：线程状态：解释Java线程的各种状态及其含义。多线程库：列出常用的Java多线程编程库及其特点。hashmap为什么不安全，怎么保证线程安全考察的知识点：HashMap的工作原理：理解HashMap的内部实现，包括散列函数、链表/红黑树的使用等。线程安全问题：识别在多线程环境下HashMap可能遇到的线程安全问题。解决方案：掌握保证HashMap线程安全的不同方法，包括使用线程安全的Map实现和同步机制。需要从哪些方面来作答：HashMap的工作原理：解释HashMap的基本结构和操作。线程安全问题：说明多线程环境下HashMap可能出现的问题。解决方案：介绍如何通过不同的方法来保证HashMap的线程安全。java内存回收机制考察的知识点：Java内存模型：理解Java虚拟机（JVM）内存区域的划分，包括堆内存、栈内存、方法区等。垃圾回收算法：掌握Java中常用的垃圾回收算法，如标记-清除算法、复制算法、标记-整理算法等。垃圾回收器：了解不同版本的JVM中提供的垃圾回收器，如Serial Collector、Parallel Collector、CMS Collector、G1 Collector等。需要从哪些方面来作答：内存区域：解释JVM内存区域的划分及其用途。垃圾回收算法：介绍Java中常用的垃圾回收算法及其特点。垃圾回收器：列举不同版本JVM提供的垃圾回收器，并说明它们的特点。==，equals的使用差异考察的知识点：==操作符：理解==操作符在Java中的作用，包括比较基本类型和引用类型时的不同行为。equals()方法：掌握String类中的equals()方法如何用于比较两个字符串的内容是否相同。字符串常量池：了解字符串常量池的概念及其对字符串比较的影响。字符串创建方式：熟悉不同字符串创建方式对字符串比较的影响。需要从哪些方面来作答：==操作符的用法：解释==操作符在比较基本类型和引用类型时的区别。equals()方法的用法：说明如何使用equals()方法来比较字符串内容。字符串常量池：讨论字符串常量池如何影响字符串的比较结果。不同创建方式的影响：列举不同字符串创建方式（如直接赋值、new关键字创建）对比较结果的影响。五层模型有什么用考察的知识点：网络层次模型：理解网络通信中五层模型的基本概念和各层的功能。各层的作用：掌握每一层的主要职责和功能。协议与服务：了解每层中典型的协议和服务。需要从哪些方面来作答：五层模型的定义：解释五层模型的基本结构。各层的功能：说明每一层的主要职责和典型协议。实际应用：举例说明五层模型在网络通信中的实际应用。与其他模型的比较：比较五层模型与OSI七层模型和TCP/IP四层模型的异同。讲一下http请求考察的知识点：HTTP协议：理解HTTP协议的基本概念和工作原理。请求与响应：掌握HTTP请求和响应的基本结构。请求方法：熟悉HTTP协议中的常用请求方法及其用途。状态码：了解HTTP响应中的状态码及其含义。需要从哪些方面来作答：HTTP协议简介：解释HTTP协议的作用和特点。请求与响应的结构：说明HTTP请求和响应的基本组成。请求方法：列举HTTP协议中的请求方法及其用途。状态码：解释HTTP响应中的状态码及其含义。tcp首部（以及如何保证安全，如何确保报不会乱序）考察的知识点：TCP首部：理解TCP首部字段的含义和作用。可靠传输：掌握TCP如何保证数据传输的可靠性和顺序性。拥塞控制：了解TCP如何应对网络拥塞问题。安全传输：掌握如何在TCP的基础上实现安全传输。需要从哪些方面来作答：TCP首部字段：解释TCP首部字段的含义和作用。可靠传输机制：说明TCP如何确保数据的可靠传输。拥塞控制机制：介绍TCP如何控制网络拥塞。安全传输：讨论如何在TCP的基础上实现安全传输。 #面试#  #秋招# #面经#  #测试开发#  #我的求职思考#  #百度#

👥面试题目一副扑克牌 54 张分成等额 6 份大小王在同一份牌里的概率?本问题主要考察的是组合数学和概率理论的知识点，具体涉及：组合数学：用于计算所有可能的分牌方式以及目标事件（大小王在同一份牌中）的出现次数。概率理论：用来计算特定事件（大小王在同一份牌中）发生的可能性。逻辑回归的原理，应用场景以及优缺点？当我们探讨逻辑回归的原理、应用场景及优缺点时，我们实际上是在考察以下几个核心知识点：统计学习理论：理解逻辑回归作为一种监督学习方法的工作机制。概率论与数理统计：掌握Sigmoid函数和最大似然估计等统计概念。机器学习模型评价：了解模型的选择、性能评估以及适用场景。数据科学实践：在实际项目中运用逻辑回归解决分类问题的经验。估算 2022 年新生儿数量？考察的知识点：数据分析与预测：理解如何使用现有数据和趋势来做出合理的预测。人口统计学：了解人口增长模式、生育率以及影响新生儿数量的因素。数据获取与处理：知道如何从公开资源获取数据，以及如何处理和分析这些数据以得出结论。经济与社会因素：考虑经济状况、政策变动、文化趋势等对生育率的影响。需要从哪些方面来作答：数据源：确认可靠的官方或研究机构发布的数据。历史趋势：分析过去几年的新生儿数量，识别模式或趋势。影响因素：考虑经济、政策、文化等外部因素对新生儿数量的影响。预测模型：介绍可能使用到的预测方法，如时间序列分析、ARIMA模型或其他统计预测技术。不确定性分析：讨论预测的不确定性，包括误差范围或置信区间。估算北京地铁一天的客流量考察的知识点：时间序列分析：理解如何分析时间序列数据，特别是如何识别趋势、周期性和季节性模式。数据整合：从不同来源收集数据并进行整合分析。数学建模：构建数学模型来估算或预测特定时间段内的数据。统计方法：应用统计方法来处理和分析数据，如均值、标准差等。需要从哪些方面来作答：历史数据：分析过去几年北京地铁的日均客流量数据。特殊事件：考虑节假日、特殊活动对客流量的影响。季节性波动：识别一年中不同月份或星期中客流量的周期性变化。趋势分析：识别长期趋势，如年增长率或下降率。预测模型：可能使用的时间序列预测模型，如ARIMA、指数平滑等。说一下假设检验考察的知识点：统计推断：理解假设检验作为统计推断的一部分，如何帮助我们在样本数据的基础上对总体参数做出推断。假设检验框架：熟悉假设检验的基本步骤和概念，包括零假设和备择假设、检验统计量、显著性水平、p值等。决策规则：掌握如何根据检验结果做出接受或拒绝原假设的决策。假设检验类型：了解不同类型假设检验（如t检验、卡方检验、ANOVA等）及其适用场景。需要从哪些方面来作答：基本概念：解释假设检验的目的和作用。检验流程：描述假设检验的一般步骤。关键术语：定义零假设、备择假设、检验统计量、显著性水平、p值等。决策规则：说明如何基于检验结果做出决策。常见误区：讨论在执行假设检验时常见的误解和陷阱。使用过哪些算法模型，用过 K-means 和 KNN 算法吗?考察的知识点：聚类分析：K-means算法属于无监督学习，用于数据的聚类分析。分类算法：KNN（K-Nearest Neighbors）算法属于监督学习，用于分类和回归任务。算法原理：理解K-means和KNN算法的工作原理、适用场景以及优缺点。实施经验：分享在实际项目中应用这两种算法的经验，包括数据预处理、参数调优和模型评估。需要从哪些方面来作答：算法原理：简述K-means和KNN算法的基本概念和工作流程。应用场景：举例说明K-means和KNN算法在不同领域的应用案例。优缺点：对比两种算法的特点，包括它们的优势和局限性。实践经验：分享在实际数据分析项目中使用这两种算法的经历和教训。 #数据分析#  #秋招#  #字节跳动#  #面经#

什么情况下加什么行锁：这里考察的是对数据库加锁的理解。当多个事务尝试同时修改同一行数据时，可能会导致数据不一致，为了保证数据的一致性和事务的隔离性，数据库系统会在事务试图修改数据时对相关行加锁，直到事务提交或回滚。因此我们从可能导致修改同一行数据的场景出发，来进行回答。乐观锁的使用场景：乐观锁是一种并发控制策略，主要用于在多用户共享资源的场景下，尤其是在分布式系统和高并发环境下，用来减少锁的竞争和提高系统的整体吞吐量。乐观锁假设大多数情况下不会发生冲突，因此在读取数据时不立即加锁，而是在更新数据时才检查数据是否已被其他事务修改过。回答该问题，我们可以思考哪些场景不会发生冲突，也就是哪些场景是读取数据大于写入数据。三种限流算法的使用场景和实现：限流算法的主要目的是控制在一定时间内请求的数量，防止系统资源被耗尽。不同的算法有不同的特点和适用场景，选择合适的算法需要考虑到系统的实时性、准确性和灵活性需求。常见的限流算法包括固定窗口算法、滑动窗口算法和漏桶算法。redis持久化：Redis的持久化机制确保了数据的持久性和可靠性，即使在服务器重启或故障后，也能恢复数据。RDB和AOF是两种主要的持久化方式，它们在数据恢复速度、数据完整性和资源占用等方面有所不同，因此适用于不同的场景和需求。因此我们可以从两种方式的使用场景、实现方式进行解答。讲讲jdk1.8的垃圾回收jdk1.8的垃圾回收机制中，垃圾回收器的设计目标是在不同场景下提供最优的性能。这包括最小化应用程序暂停时间、最大化吞吐量、以及在大型堆上保持良好性能。不同的垃圾回收器通过采用不同的策略和算法来达到这些目标，从而适应不同的应用程序需求。我们可以从各个回收机制的实现、优劣势、使用场景进行回答。发生频繁的fullgc可能由什么原因导致Full GC涉及整个堆的垃圾回收，包括年轻代和老年代，因此它通常比仅针对年轻代的垃圾回收更加耗时，对系统性能的影响也更大。频繁的Full GC不仅会增加系统的暂停时间，还可能消耗大量的CPU资源，导致应用程序响应变慢甚至停止响应。Spring源码用到的设计模式这里主要考察面试者对于设计模式和Spring框架的综合理解，每种设计模式在Spring中的应用都有其特定的目的和场景，理解这些模式有助于深入掌握框架的内部机制。SpringBoot和Spring主要考察面试者对常用的两个开发框架的认知。Spring 是一个全面的框架，提供了企业级应用开发的各种功能，包括依赖注入、面向切面编程、事务管理、数据访问、MVC框架等。而Spring Boot是在Spring基础上发展起来的一个子项目，旨在简化Spring应用的初始搭建以及开发过程，强调约定优于配置的原则。我们可以从两个框架的联系与区别进行回答。    需要完整面经解析文档的，欢迎评论：面经解析👥面试题目 #Java#  #面试#  #小红书招聘#  #秋招#  #面试交流地#

问题涵盖：数据结构，网络协议TCP，K8s，操作系统，数据库，分布式开发等方面。 完整面经解析文档包含思路解析、问题解答、衍生问题，均为实时复盘手打，需要的同学请私戳。 正在面试的同学，需要复盘解析，也欢迎投稿完整面试问题，C++/Java/数据分析/产品/运营皆可。 面试问题思路解析： map和unorder_map的底层实现，如何用哈希表设计出类似红黑树的效果？ map和unorder_map的底层实现： 主要考察面试者对常用数据结构的底层机制了解程度，可以从底层机制实现、性能优缺点以及数据结构的适用场景3个方面进行解答。 如何用哈希表设计出类...