深信服前端实习生二面不知道凉不凉经

一面(电话面),面试时长54min
1、盒模型
2、选择器权重
3、浮动和清除浮动,讲到BEC,又问什么情况会触发BFC
4、两列布局
5、CSS预处理
6、positoin的值,absolute的实现条件
7、行内元素有哪些,有什么特点
8、cookie字段?我说set-cookie他说这个是方法
9、浏览器储存
10、重绘回流。怎么减少
11、for in 遍历对象的缺点,能拿到原型属性吗? https://www.jianshu.com/p/58e16576cf2f
12、继承
13、确认变量类型是数组
14、setTimeout和setInterval的区别。setTimout设置5s后执行,一定能执行吗,不能执行的情况是什么
15、typrof null
16、数组扁平化
17、缓存策略
18、async 函数中 await后面的内容报错,下面的代码还能执行吗?不能执行的话怎么改进
19、ES6了解了哪些
20、LeetCode14题
21、还有什么想问的吗

下午安排了二面(电话面)
1、我的Vue项目怎么做的
2、Vue怎么学的
3、Vue的插槽
4、我的爬虫项目怎么做的,各个页面数据抓取怎么实现的。有没有想过怎么优化。.....(此处省略若干问题)
5、场景题:实现一个登录框,输入点击后页面刷新显示用户状态。如果没有后台的情况下纯Vue前端项目怎么实现
6、场景提:你的登录状态过期了,这时候你点击这个网站的另外一个页面,由于过期了会弹出登录界面。怎么实现,数据怎么保存(JS怎么设置有效期?)你说判断新页面的登录信息有没有过期,那判断这个操作应该在怎么时候做比较好呢?(答案好像是一个路由器钩子的时候判断)
7、场景题目:实现一个购物车列表,点击商品的勾选框的时候页面最下的总价会自动变化
8、近期的学习计划
面试感觉:一首凉凉送给大家。自己的项目做太久了不太清楚了去回顾一下实现方法吧;怎么填爬虫大坑,解决优化,代码复用的问题;场景题和数据交互真的菜多练习吧,暴露出自己写项目太少的缺点
























































































































#深信服##前端工程师##校招##面经#
全部评论
还有什么想问的吗,你们一般会问什么问题?求解----😫
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发布于 2020-02-22 14:35
请教一下,项目比较弱,如何补情景题和设计题呢?
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发布于 2020-02-22 13:24
你好,急!求问一面的时候聊项目了吗?非常感谢,祝你offer拿到爆!!!
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发布于 2020-02-21 23:01
你收到通知了吗?没收到可以问问同事帮你查下
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发布于 2019-11-21 16:21
一面的题一模一样。。。。
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发布于 2019-11-16 09:00
你是最近就能入职吗?我最快一月入职好多都不给面。
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发布于 2019-11-11 13:48
不凉,加油
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发布于 2019-11-10 13:18
实习凉不凉不大吧😢让我们找工作凉的情何以堪
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发布于 2019-11-08 17:04

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最终还是婉拒了小红书的offer,厚着脸皮回了字节。其实这次字节不管是组内的氛围、HR的沟通体验,都比之前好太多,开的薪资也还算过得去,这些都是让我下定决心的原因之一。但最核心的,还是抵不住对Agent的兴趣,选择了Ai Coding这么一个方向。因为很多大佬讲过,在未来比较火的还是属于那些更加垂类的Agent,而Ai Coding恰好是Coding Agent这么一个领域,本质上还是程序员群体和泛程序员群体这个圈子的。目前也已经在提前实习,也是全栈这么一个岗位。就像最近阿里P10针对前端后端等等不再那么区分,确实在Agent方向不太区分这个。尤其是我们自己做AI Coding的内容,基本上90%左右的内容都是AI生成的,AI代码仓库贡献率也是我们的指标之一。有人说他不好用,那肯定是用的姿态不太对。基本上用对Skill、Rules 加上比较好的大模型基本都能Cover你的大部分需求,更别说Claude、Cursor这种目前看来Top水准的Coding工具了(叠甲:起码在我看来是这样)。所以不太区分的主要原因,还是针对一些例如Claude Code、Cursor、Trae、Codex、CC等一大堆,他们有很多新的概念和架构提出,我们往往需要快速验证(MVP版本)来看效果。而全栈就是这么快速验证的一个手段,加上Ai Coding的辅助,目前看起来问题不大(仅仅针对Agent而言)。而且Coding的产品形态往往是一个Plugin、Cli之类的,本质还是属于大前端领域。不过针对业务后端来看,区分还是有必要的。大家很多人也说Agent不就是Prompt提示词工程么?是的没错,本质上还是提示词。不过现在也衍生出一个新的Context Eneering,抽象成一种架构思想(类比框架、或者你们业务架构,参考商品有商品发布架构来提效)。本质还是提示词,但是就是能否最大化利用整个上下文窗口来提升效果,这个还是有很多探索空间和玩法的,例如Cursor的思想:上下文万物皆文件, CoWork之类的。后续也有一些Ralph Loop啥的,还有Coding里面的Coding Act姿态。这种才是比较核心的点,而不是你让AI生成的那提示词,然后调用了一下大模型那么简单;也不是dify、LangGraph搭建了一套workflow,从一个node走到另外一个node那么简单。Agent和WorkFLow还是两回事,大部分人也没能很好的区分这一点。不过很多人说AI泡沫啥啥啥的,我们ld也常把这句话挂在嘴边:“说AI泡沫还是太大了”诸如此类。我觉得在AI的时代,懂一点还是会好一点,所以润去字节了。目前的实习生活呢,除了修一些Tools的问题,还包括对比Claude、Cursor、Trae在某些源码实现思想上的点,看看能不能迁移过来,感觉还是比较有意思。不过目前组内还是主要Follow比较多,希望下一个阶段就做一些更有创新的事情哈哈。这就是一个牛马大学生的最终牧场,希望能好好的吧。说不定下次发的时候,正式AI泡沫结束,然后我又回归传统后端这么一个结局了。欢迎交流👏,有不对的🙅不要骂博主(浅薄的认知),可以私聊交流
码农索隆:和优秀的人,做有挑战的事
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