b站主站前端日常二面

面试时间:4.17下午2点 时长30min

面试官比较平淡,基本都是开放问题,以及一些对ai的看法,无手撕

1. 自我介绍
2. 如何学习前端,选择前端的契机
3. 学习与项目中遇到bug的解决方式
4. 学习前端中印象深刻的问题
5. 项目中遇到的未解决问题及最终处理方案
6. 是否搭建过Node服务、操作过数据库
7. 介绍AI对话项目中的流式响应实现
8. SSE与WebSocket的区别
9. 流式返回不完整Markdown时如何正常渲染
10. 本地持久化为何选择localStorage
11. localStorage、sessionStorage、cookie的适用场景
12. 介绍大模型参数temperature、top_k、top_p的作用
13. 项目中做代码分割、按需加载的原因
14. 代码分割是否越细越好,判断标准是什么
15. 通用后台管理系统与AI对话项目的技术选型差异
16. 后端为何选择Express框架
17. AI发展下前端扮演的角色
18. 未来是否还会有前端岗位
19. AI时代下个人前端学习路线规划
20. 如何突破初级程序员,应对AI冲击
21. 如何与老员工合作推进项目
22. 请教问题的频率与尺度如何把握
23. 反问
#发面经攒人品#
全部评论
自从上周笔试后我流程一直卡在笔试,可能是因为我笔试太烂给我自动卡到超时吧,还以为这周能再冲一下b站笔试的
1 回复 分享
发布于 04-18 09:04 浙江
佬有无手撕
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发布于 昨天 20:11 山西
佬前端行情怎么样捏,研0在纠结前端还是后端
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发布于 昨天 02:47 浙江
过了吗佬我的笔试过了简历还泡池子呢
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发布于 04-17 16:41 江苏
在哪里投递的啊佬
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发布于 04-17 15:48 陕西

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上周组里招人,我面了六个候选人,回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人,算法题写得都不错。第一道二分查找,五分钟之内给出解法,边界条件也处理得干净。第二道动态规划,状态转移方程写对了,空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历,力扣刷题量都在300以上。后三个呢,就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好,有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生,我印象特别深——她拿到题之后没有马上写,而是先问我:“面试官,我能先跟你确认一下我对题目的理解吗?”然后她把自己的思路讲了一遍,虽然最后代码写得不是最优解,但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的,但当我问她“如果这里是线上环境,你会怎么设计’的时候,她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么?我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候,也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷,你不刷就过不了笔试关。后来工作了,前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候,没人让你写反转链表,也没人让你手撕红黑树。更多的是:这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官,慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出,但目的变了。我出算法题,不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候,是怎么思考的。你会先理清题意吗?你会主动问边界条件吗?你想不出来的时候会怎么办?你写出来的代码,变量命名乱不乱、结构清不清楚?这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具,不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路,这没问题。但如果你刷了三百道题,却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的,那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode?要刷,但别只刷题。刷题的时候,多问自己几个为什么:为什么用这个数据结构?为什么这个解法比那个好?如果换个条件,解法还成立吗?把刷题当成锻炼思维的方式,而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的,从来不是一台背题机器,而是一个能解决问题的人。
国企上岸了的向宇同桌...:最害怕答非所问了,但是频繁反问确定意思又害怕面试官觉得我笨
AI时代还有必要刷lee...
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