字节跳动测试开发面经，提前批已意向书

4.16 一面，没问什么问题1. 自我介绍2.项目是校内的吗？是的3.实习时负责的业务和测试流程介绍一下4. 实习期间的成长有哪些？5.针对百度搜索主页的测试，尽可能多的说6.数据库，索引有哪些，什么情况下使用索引7.数据库事物以及事物的特性介绍一下8.知道自己投递流程是哪个部门吗？oceanbase测开9.了解oceanbase吗？说了一下了解的部分10.目前的offer和在面试流程中的公司11.base地意愿，倾向上海还是杭州12.针对简历上的项目、实习时间重合问了一下-------许愿后续二面hr面，给个offer————已收感谢信#许愿池#

美团的面试体验没得说，五星好评（答不上来面试官还会帮忙圆场）1. 时间线：3.22 笔试3.27 一面4.1 二面4.2 offer call4.8 正式offer邮件2. 笔试选择题+三道编程题（三道大题全a了，运气好的不谈）3. 一面（50min)项目拷打（主要）八股：TCP和UDP的区别有没有用过linux命令，说几个数据库索引分类数据库索引缺点性能测试的理解...手撕题：最长不重复子串长度，a了sql题：一个三表查询题目，没a4. 二面（40min）项目拷打（主要）非技术环节：你对测开的理解为什么选择测开多久能入职...

阿里面完两个hr面，明天还有一个hr面，许愿来一个oc吧！😣来还愿，全都oc了！牛客很灵

#蚂蚁##实习##暑期实习#一面居然过了我很震惊。二面的话主要还是继续问论文和项目，没有专门问一些八股文，也没有手撕算法。有几个具体的问题。印象比较深的问题如下：1）说说论文中用到的数据集    baby/sports/clothing2）说说对论文中所用数据集的处理方法    对数据集没有进行特别深入的处理，开源框架已经把数据集通过统一的特征提取模型弄好了。在统一的特征嵌入之下进行的实验更能证明模型的有效性。3）说说论文中使用的代码开源框架的特点    比较新，功能齐全，收录了大量的baseline，统一了项目的文本特征嵌入和视觉特征嵌入，能够让开发者把工作重心放在模型的研发之上。4）说说pytorch和tensorflow的差别    回答不出来。tensorflow两年没用了。我记得我没在简历上写熟练掌握tensorflow啊。    请教了一下GPT4：简单来说，PyTorch以其动态图的特性和更加pythonic的接口受到很多研究人员的喜爱，而TensorFlow则以其静态图和庞大的生态系统（包括TFX、TensorBoard等）在生产环境中更加常见。此外，TensorFlow也提供了较为强大的分布式训练支持和模型部署功能。    最近太忙，后面空闲了得把tensorflow狠狠补一补。最后在反问阶段了解到问题4很重要，以前真没想过有什么差别。反问阶段了解到由于工业界中所用的各种开源框架会用不同类型的框架来写，因此熟练掌握这两个框架的语法，并且了解它们的区别实际上是非常重要的。面试体验比较好，面试小哥一直会点头进行互动。虽然我感觉我说的可能还是不是特别清晰，但这样的交互让人有一种被重视以及很舒适的感觉。