拼多多一面 pdd一面

#软件开发2024笔面经#很多找我内推的同学咨询pdd面经,就找了被内推的同学总结了下自己一面的感受,供大家参考:希望大家多多点赞,多多找我内推,效果好我继续联系java同学找面经
总体评价:
面试官很和蔼,完全照着简历问。
问在上一家公司做的项目。
问了git rebase 和git merge 区别
es6的导入导出和commonJs的区别;es6的会对对象进行改变吗?
说一下你所掌握的原型链,
说一下cookie和session,session会在每次关闭或刷新界面时重新发送吗?
说一下浏览器的渲染原理。具体说一下,js相关阻塞渲染的问题。
说一下vue的渲染原理,响应式原理,watcher,dep,observe。
实现一下在规定时间内并发promise请求。

附pdd暑期实习内推链接:https://careers.pinduoduo.com/campus/intern?t=Q1RKK3fACC
内推码:Q1RKK3fACC
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#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。
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