akool面试面经12.17

这家公司是做 人工智能换脸的项目的,包括 ai 面试官。

2.对异步编程的理解。阐述一下吧。

3.导出 Excel 的话怎么优化导出导致内存爆掉!请你描述一下完整的流程!

解释:Excel 数据处理优化:使用 SheetJS(xlsx) 实现万级数据的导入导出,配合 Web Worker 后台线程处理大文件解析,避免主线程阻塞;导出 2 万条数据耗时从 15s 降至 3s,UI 无卡顿。

听我自己面试得急死。。。。我自己说话好慢呐。。。 面试官说话好快呀。

4.你说一下 webworker 使用的几个限制条件。

以下是 Web Worker 的主要限制及技术细节分析: 一、核心功能限制 DOM 操作禁止 ‌ Worker 线程无法直接访问 DOM、document、window 等对象,所有 UI 操作必须通过主线程的消息传递实现 ‌。但可访问部分浏览器 API 如 navigator 和 location‌。 API 访问受限 ‌ 不可用:localStorage、sessionStorage、alert()、confirm()‌ 可用:XMLHttpRequest、fetch、WebSocket、IndexedDB 及 Web Audio API‌ 二、通信与数据限制 同源策略强制 ‌ Worker 脚本必须与主线程同源(协议/域名/端口一致),跨域需通过 Blob 或服务端代理解决 ‌。 数据传递机制 ‌ 仅支持结构化克隆算法传递数据,无法直接共享内存(除非使用 SharedArrayBuffer)‌ Class 实例等复杂对象需序列化为 JSON 传输 ‌ 三、性能与调试限制 资源消耗 ‌ Worker 持续运行会占用内存,需手动调用 terminate()或 close()释放资源 ‌。 调试复杂性 ‌ Worker 运行在独立上下文,需使用浏览器开发者工具的专用调试面板 ‌。 四、场景适用性限制 CPU 密集型任务优化有限 ‌ 虽然适合处理哈希计算、图表渲染等任务,但极端密集计算仍可能导致低端设备卡顿 ‌。 I/O 密集型任务不推荐 ‌ 网络请求等 I/O 操作更适合主线程异步处理,而非 Worker 线程 ‌。 通过理解这些限制,可以更合理地设计 Web Worker 的应用场景,例如大文件分片计算或后台数据分析 ‌。

作者:开源框架链接:https://juejin.cn/post/7526309936813572142来源:稀土掘金著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

5.请你说一下大文件的上传和断点续传是怎么实现的?

6.解释:WebSocket 实时通信:基于 Socket.io 实现前端与大模型的流式对话,支持打字机效果、Markdown 渲染、代码高亮,提升用户体验

7.对 React 和 Vue 哪个更加熟悉一些呢?

8.pnpm 比 npm 的好处?(幽灵依赖)

9.实现虚拟滚动(Virtual Scroll)优化题库列表渲染,支持流畅展示 5 万+ 题目; 说一下虚拟滚动的实现。

10.localstorage 和 sessionstorage 的区别

答:

localStorage 是长期保存,全局共享;用户偏好设置(主题、语言);用户登录状态和 token

sessionStorage:临时保存,标签页隔离的。页面的临时的状态(列表的展开和折叠)

存储位置

浏览器自动存储(本地文件 / 内存)

客户端自主存储(LocalStorage/Cookie/APP 缓存)

传输方式

浏览器自动随请求携带(Cookie 头)

手动添加到请求头(如

Authorization: Bearer <token>

跨域支持

受同源策略限制(默认不能跨域)

天然支持跨域(只要请求头携带即可)

服务端状态

通常依赖服务端 Session(有状态)

服务端无需存储(无状态,仅验证签名)

大小限制

约 4KB(很小)

无严格限制(但 JWT 不宜过大)

安全性

易受 CSRF/XSS 攻击(需加

HttpOnly

/

SameSite

防 CSRF,但存 LocalStorage 易受 XSS 攻击

适用场景

传统 Web 应用、用户偏好设置

前后端分离、微服务、移动端 APP、跨域 API

11.怎么缩小打包的体积呢?除了 tree-shaking 还有什么方法?

12.请你讲讲页面埋点的设计,你如何介绍呢?

13.你觉得 Nestjs 和 SpringBoot 的使用有啥区别呢?

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rt,面试岗位是C++客户端开发日常实习(剪映)个人bg中九科班本硕,本科有过一段中厂实习,主要做agent方面的项目。然后12月还参加了字节的工程训练营客户端方向,做的也是模型端的工作(约面也是因为这个训练营)自己也接了几个django后端的项目和做SFT微调的项目面经:面试的时候,先是拷打我实习做的agent的设计,又问了些大模型的八股,包括灾难性遗忘,transformer架构,怎么解决梯度爆炸,有哪些损失函数,各自的用法,有哪些激活函数,各自的用法,还有做SFT的时候碰到的一些问题,怎么解决的。我之前准备的其实就是agent开发,所以这方面的知识也还是了解的不错下面是拷打训练营的项目,问我整个前后端怎么串联的,模型选型怎么做的,考虑哪些方面,后续如果要优化高并发的话该怎么做(这块确实不太会,就没答上来,不过面试官也跟我说了可以考虑异步,线程池之类的)然后是一些常规操作系统八股和C++八股,进程间的通信方式,智能指针相关,虚函数,构造函数析构函数,多态,RAII,设计模式,单例模式工厂模式,还有其他更细节的,感觉c++那边的一些太细节的八股没答上来,但是整体我觉得我还是都说出来了最后手撕是一道非hot100的easy题,找单链表的倒数第k个节点,快慢指针秒了。写完之后面试官问如果k为负数怎么办,突然有点被问懵了,不过他说没事,我写的逻辑都是正确的。整个面试过程有1h10分钟多,反问的时候面试官也很详细的和我介绍了进去之后要做的内容。感觉全程面试官对我的项目我的经历我的回答都觉得不错,也说我做的那个训练营项目也很不错,说当天能出面试结果。当天晚上6点发了面试问卷,应该是上传面评了,但是等到第二天问hr却说还没有查到面试结果🧐,现在心里有点拔凉拔凉的,该不会最后手撕被突然问懵b了就寄掉了吧🥶
邢浩哲_费可:哈哈我也是剪映的嘞, 我还没面呢
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2025-12-25 11:45
深圳技术大学 Python
这回终于是一个agent开发面了,看着岗位要求吓晕了,准备了好久,不过感觉问的问题都答上来了,不算很难,面试官人很好,还给我解答了缺陷,说怎么大二现在这么卷了1.做自我介绍,并确认是否为&nbsp;28&nbsp;届(大二)以及实习政策?2.背景确认:&nbsp;28&nbsp;届是&nbsp;24&nbsp;年入学的吗?学校是否允许大二出来实习?通勤时间能否接受?3.关于旅行规划助手:双模型动态切换的复杂度是如何判断的?4.核心逻辑:&nbsp;路由层判定复杂度的准则是什么?如何区分“实际复杂”和“看起来复杂”的任务?5.追问1:针对&nbsp;1.5B&nbsp;小模型做路由,是否遇到过’复读机”问题?你是如何解决的?6.追问2:结合高德&nbsp;MCP&nbsp;协议,你发现它目前存在哪些问题或局限性?7.追问3:如何通过&nbsp;MCP&nbsp;协议实现“加入预算约束”的路线规划?8.大模型能够进行工具调用的底层原理是什么?9.关于魔搭社区问答助手:这个项目的微调数据集是如何获取和设计的?10.追问1:微调后模型的准确率是多少?11.追问2:对于&nbsp;RAG系统,你本地是如何判断准确率和召回率的?12.追问3:微调过程中是否出现了“灾难性遗忘”?你是如何解决或缓解的?13.LoRA&nbsp;微调的数学原理是什么?为什么它比全量微调高效?14.多模态与语音交互是如何实现的?15.项目中的自动化流水线是如何串联的?16.确认实习细节:实习周期、每周天数及到岗时间?面试反问环节反问&nbsp;1:具体实习生进去负责哪个模块?反问&nbsp;2:面试表现有哪些需要加强的地方?
程序员小假:强啊兄弟
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1.GAN和Transformer&nbsp;这两个分别在你的项目里承担了哪些作用?这两个是怎么帮助你推动模型进行图像或者视频重建并提升性能?2.你的GAN以及生成器和判别器主要负责什么工作的,讲一下他们的核心作用以及怎么协同的3.你做项目的时候是先用的生成器还是判别器,为什么要这样设计呢?4.你的轻量化参差模块在优化Swin&nbsp;transformer发挥的什么作用?5.计算机视觉中多尺度融合是什么含义6.为什么深层次神经网络中提取的图像特征被称为”语义特征”?怎么处理图片信息的,多尺度特征的提取怎么提升的模型性能,你用了什么技术和算法框架去实现的7.在你处理模型时用的什么注意力机制,在大模型图像处理项目时这些模块在整体架构分别承担了什么职责?8.你在里面用的对抗损失函数怎么设计的,怎么结合别的模块使用的9.你用的WGAN,他和原始的GAN是怎么改进梯度问题的,以及损失函数中梯度惩罚项怎么实现的Lipschitz约束10.你说一下逻辑回归他的原理还有适用场景以及如何实现的11.在逻辑回归中,我们一般用交叉墒损失函数,你可以说一下为什么吗?12.你结合一下逻辑回归二分类任务,说一下为什么这种情况经常使用交叉墒损失而不是均方误差损失呢?13.L1L2正则化在机器学习模型中的作用是什么(这里要求写数学公式)14.请详细介绍一下PPO这个在强化学习中的策略优化算法,主要思路和流程是什么15.在PPO的算法损失函数中,有两个操作,一个是clip,还有一个是min,请你说一下这两个操作的方式作用还有他们在PPO中的意义。16.在PPO算法的损失函数设计中,cilp的操作已经能够限制策略更新的幅度确保稳定性,为什么还需要在损失计算中取原始的目标和clip的较小值?如果只保留clip部分,不取较小值会有什么问题?
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