虾皮上海后端二面面经

8月12号终于收到hr面通知了,8月14号hr面,等了整整半个月。。。
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7月25日 二面
1个小时
1、详细介绍一下实习的项目
2、项目中遇到的具体技术问题,说了遇到的比特序问题
3、项目中建联的connection timeout和读数据的read timeout区别是什么?
4、阻塞和非阻塞IO区别
还有些问题忘了,上面的项目问题聊了快20分钟,比较偏底层,然后说聊聊上层一点的问题:
5、http里面的cookie和session区别,如果浏览器禁掉cookie还能用session吗(答可以,可以直接在url中用,或者直接附在请求体里面发送,不知道对不对,问还有没有其他的,不太清楚了)
6、面向对象里面的封装,继承,多态,抽象的理解
7、知道AOP,IOC吗?(不知道,java不熟悉。。。)
8、一个保存很多整型数字的大文件,不能直接load到内存,怎么排序?(先哈希成小文件,对每个小文件排序,然后再用个小顶堆将排序之后的小文件进行排序)怎么更快?(多线程,对每个小文件的排序可以并行,对小文件的归并也可以并行)
9、如果线上报警,有个主进程不见了,怎么排查?(答先确定是不是真的宕机,如果真的宕机,可能会是两个问题,一是内存访问错误导致coredump,比如空指针,double free这些,可以对coredump文件进行分析,打出函数调用栈以及crash时候的一些变量进行分析;二是可能是内存泄漏导致系统内存不够,系统直接杀掉了这个进程,可以使用valgrind对程序进行内存泄漏分析,根据分析报告对程序内存泄漏部分进行修复)。
10、要将一个文件同时传输给1000个远程机器,怎么实现?(答说写一个脚本批量传,面试官说那每个机器都需要输入密码,面试官提示说有一个公钥体系,马上想到了前几天我才配置过的,配置公钥私钥,服务器上公钥,将其加入到受信任的key的配置文件中,本地机器用私钥,然后写个脚本,在登录时指定使用私钥登录,就可以免密码)。
11、磁盘上面有很多特征,key是用户ID,value是用户的特征,然后有一个集群,怎么可以快速更新每个用户的特征?(这个问题没答好,说了哈希将特征映射到集群上的每台机器上,又说了用一致性哈希,面试官说需要快速更新,怎么改进?不太清楚了,面试官说列更新知道吗,不太清楚,有知道的大佬求教一下。。。)
反问:
1、两轮都是新加坡面试官,怎么分配部门?
面试官说他之前也在阿里待过😂,以阿里举例,虾皮这边后端也可以分为几个大部门(淘宝天猫这种业务部门,搜广推智能引擎这种,还有阿里云这种云端业务部门三种),我说应该比较倾向智能引擎这种,面试官说他就是这个部门的,做搜广推,然后就给我讲了一些东西。。。
2、什么时候知道结果?
说我能联系上HR的话可以去问,联系不上的话就等等吧,说面试流程应该挺快的,等等
3、对我有没有什么建议?
面试官说他们那边一般也不提什么建议,尴尬,不该问这个问题的。。。
希望能有一个HR面吧!
7月29日
来还愿了,找内推人帮忙查了状态,进HR面了!
#shopee提前批##面经##C/C++##校招##Shopee#
全部评论
9,10,11好难哇
1
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发布于 2021-07-26 11:48
r神加油!!!
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发布于 2021-07-25 20:31
滴滴
校招火热招聘中
官网直投
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发布于 2021-07-26 11:19
虾皮只有两面吗
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发布于 2021-07-26 14:50
tql
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发布于 2021-07-26 20:12
有点强。。。
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发布于 2021-07-27 01:35
大佬收到hr面试通知了吗
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发布于 2021-07-28 15:46
代码题是什么呀
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发布于 2021-07-29 12:05
LZ过了嘛
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发布于 2021-08-02 22:39
楼主有收到HR面了吗
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发布于 2021-08-06 19:09
m
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发布于 2021-08-17 20:42
https://codetop.cc yyds
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发布于 2021-08-17 22:20

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前两个流程都被结束了,然后被腾讯视频捞了,之前的面经马上到达字数限制了,所以新开一文记录。一面时间:4月17日 16:00 ~ 17:00上来先是做了一下自我介绍然后开始问实习的项目,让详细的讲,期间就夹杂着八股。使用的什么loss函数,除了交叉熵损失函数还了解哪些损失函数。项目过程中有没有遇到过过拟合的问题,什么原因造成的,什么办法解决。为什么L1和L2正则化能够缓解过拟合的问题。项目过程中模型设计方面遇到过什么问题,怎么解决的。什么时候会用softmax,和sigmoid的区别。了解什么召回算法。双塔降维的流程是什么?现在tf比较熟悉了吗。(因为提到上一段实习中最开始不习惯使用tf而是习惯使用pytorch)因为上段实习中讲到了特征降维,面试官问了一个场景题,比如当前情况下我没有任何用户的过往历史数据来进行学习,但我需要进行特征降维,我应该怎么做?后来面试官讲到他们目前遇到这个问题,然后想看我有什么想法,最后讲他们使用的VAE,问我有没有了解过VAE。结束之后做了一个算法题:1120. 子树的最大平均值然后就是反问时间。希望能过吧,三战腾讯了----------4月26日更新二面时间:4月25日 15:00 ~ 16:10主要就是问简历上的项目,然后从项目开始扣八股。介绍一下transformer,位置编码为什么要用三角函数。了解过哪些推荐算法,说了DIN就让简单介绍一下。思考一下如果是短视频推荐当中的序列,应该怎么编码。了解SGD,adam等优化器吗?adam和adagrad各自的优缺点以及适用场景。如果要从头开始做一个预测用户视频观看时长的模型,应该有哪些步骤?如果同时要优化用户的点击率和用户的观看时长,应该怎么做?多任务模型了解过哪些?权重共享是共享哪些部分?实习中用到了降维,因此问了一下了解过其他降维方法如pca没有?没有做算法题,如果过下一面是总监面,不知道结果如何,祈愿----------5月9日更新三面时间:5月8日 14:00 ~ 14:50三面是总监面,自我介绍完了之后针对之前做过的项目深挖了一下细节,然后问如果后续针对项目的算法进行优化会从哪些方面进行考虑,感觉主要看你的思维和解决问题能力。三面结束后第二天约了hr面,在10号
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