26校招字节coze前端面经

1. 说一说 http1.0,http1.1,http2.0 各自的特点

2. 项目里面用了 SSE,讲一讲它和 WebSocket 各自使用场景?它和 http 协议有区别吗?

3. SSE 所有浏览器都支持吗?比较老的浏览器如何做兼容?

4. 你提到使用 Vite 插件做兼容,那么如何开发一个插件?该兼容插件的原理了解过吗?

5. 你说 Vite 的插件机制来源于 Rollup,那为什么开发阶段的 EsBuild 也能使用插件?

6. 你提到了 Plugin Container,看过它的源码吗?

7. 你说插件底层使用 Babel,有了解过它的核心包吗?什么是 AST,有什么用?

8. 兼容问题涉及到语法降级和 Polyfill,如何做到根据浏览器兼容性动态导入 Polyfill 代码?

9. Vite 为什么快?Webpack 相较于 Vite 有哪些优势呢?Webpack 的替代品有了解过吗?

手写:
1. 实现一个工具类型,返回一个函数的返回值类型
2. 实现一个 Omit 工具类型
3. 实现一个有并发限制的异步任务调度器类 Scheduler Class
4. LRU 缓存
5. 数组转树
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1.请详细解释一下Transformer模型中的自注意力机制是如何工作的?它为什么比 RNN 更适合处理长序列?2.什么是位置编码?在Transformer中,为什么它是必需的?请列举至少两种实现方式。3.请你详细介绍ROPE,对比绝对位置编码它的优劣势分别是什么?4.你知道MHA,MQA,GQA的区别吗?详细解释一下。5.请比较一下几种常见的LLM 架构,例如Encoder-Only, Decoder-Only, 和 Encoder-Decoder,并说明它们各自最擅长的任务类型。6.什么是Scaling Laws?它揭示了模型性能、计算量和数据量之间的什么关系?这对LLM的研发有什么指导意义?7.在LLM的推理阶段,有哪些常见的解码策略?请解释Greedy Search, Beam Search, Top-K Sampling 和Nucleus Sampling (Top-P) 的原理和优缺点。8.什么是词元化?请比较一下BPE和WordPiece 这两种主流的子词切分算法。9.你觉得NLP和LLM最大的区别是什么?两者有何共同和不同之处?10.“涌现能力”是大型模型中一个备受关注的现象,请问你如何理解这个概念?它通常在模型规模达到什么程度时出现?11.激活函数有了解吗,你知道哪些LLM常用的激活函数?为什么选用它?12.混合专家模型(MoE)是如何在不显著增加推理成本的情况下,有效扩大模型参数规模的?请简述其工作原理。13.在训练一个百或千亿参数级别的LLM 时,你会面临哪些主要的工程和算法挑战?(例如:显存、通信、训练不稳定性等)14.开源框架了解过哪些?Qwen,Deepseek的论文是否有研读过,说一下其中的创新点主要体现在哪?15.最近读过哪些LLM比较前沿的论文,聊一下它的相关方法,针对什么问题,提出了什么方法,对比实验有哪些?
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