您好：您这样说太乱了有没有感觉？有是速度慢，又是标签不对，又是图片路径等等。你就算把所有问题都讲完，面试的人也不一定能感觉你出彩。你要懂得分类。你可以这样说：您好，我刚才大体看了下网站。我个人感觉有以下几类问题。
1.网站整体风格，结合公司的性质来说。
2.网站用户体验性，SEO优化问题，包括：html布局，title标签，网站关键词keyword等等。
3.网站性能，通过浏览器的性能分析工具来看看就行。F12。...这样不仅让面试官能清楚的认识到你的逻辑条理性，并且能展示你的专业水平。
1. 自我介绍2. 学习流程3. 为什么选前端4. 步入正题(即问正常问的)5. 你还有什么要问的自己很紧张，面试官比较和蔼吧，但是还是很紧张。关于JS部分，随便问一个方向，比如数组。对于数组的方法有哪些。但是本人太菜，这个没回答上来，后续的问题也就没有问。之后就是关于网络方面的了解，比如http协议，关于内存等等。没回答上来几个，感觉凉凉。最后面试官给了一个学习的大概方向。好好努力
3-4天，
所有的面试都离不开详细的简历准备。
而准备时间因人而异，有些人注意日常积累的，简历在短短的一天内就准备好了，面试也很顺利，可能今天面试明天就入职了。尤其是走内推的。
如果是陌投的，就建议尽可能的多些时间比如3-4天详细的琢磨下简历的描述了，有些公司要求技术人员做机试的，也可以提前网上先查查
1 React高级前端面试题和答案非常多，不可能一一列举。2 React是一个非常流行的前端框架，拥有强大的组件化和虚拟DOM等特点，它在前端开发中发挥着重要的作用。3 如果你想了解React高级前端面试题和答案，可以在网上搜索相关资料，如常见的React生命周期、React Hooks、Redux等知识点；同时也可以参考一些前端技术博客或网站，如掘金、博客园等，从中获取更多的信息和答案。
不知近水花先发，疑是经冬雪未销。
青箬笠，绿蓑衣，斜风细雨不须归。
遥知不是雪，为有暗香来。
杨柳青青江水平，闻郎江上唱歌声。
欲将轻骑逐，大雪满弓刀。
天街小雨润如酥，草色遥看近却无。
欲将轻骑逐，大雪满弓刀。
当时明月在，曾照彩云归。
答案是不一定，这个需要看公司的规定和面试官流程。
往往比较规范的公司一般都是要经过好几轮的面试，第一轮面试往往是比试，考题就是考察基本理论性的知识，如果理论性的知识都没有考过，那么没有必要进行第二轮的面试。比试过了就会进行面试了。
但是有些公司特别是一些创业型的小型公司直接进行面试，不需要比试。
小程序面试题前端是近年来在前端工程师招聘中备受关注的一个话题。随着小程序的流行，越来越多的公司开始重视候选人在小程序开发方面的能力。因此，熟悉小程序面试题对于前端工程师来说至关重要。
在面试中，通常会涉及到小程序的基础知识，比如小程序的生命周期、页面路由、数据绑定、事件处理等。候选人需要清楚了解小程序的运行机制，能够解释清楚各个生命周期函数的作用，并且能够熟练处理页面间的跳转和数据传递。
另外，面试中还会涉及到小程序框架的内容。目前比较常见的小程序框架有 uni-app、mpvue、taro 等。候选人需要了解不同框架之间的异同点，以及在实际项目中如何选择合适的框架进行开发。
小程序的性能优化也是一个重要的考察点。面试官可能会问到如何降低小程序的启动时间、减少页面卡顿等问题。候选人需要能够提出有效的解决方案，比如减少不必要的请求、合理使用缓存、优化渲染性能等。
在小程序面试中，安全性也是一个重要考察点。候选人需要了解小程序的安全机制，包括数据传输的加密、代码注入的防范等。此外，对于一些常见的安全漏洞，候选人也需要能够提出相应的应对策略。
除了理论知识外，在面试中展示自己的小程序实战经验也是非常重要的。候选人可以结合自己在项目中遇到的挑战，讲述自己是如何解决问题的，展示自己的分析和解决问题的能力。
综上所述，小程序面试题前端涵盖了小程序开发基础、小程序框架、性能优化、安全等多个方面。准备面试时，候选人需要扎实掌握小程序的相关知识，并且能够结合实际经验进行回答，展示自己的能力和潜力。
在当今数字化时代，大数据已经成为各行各业的关键驱动力之一。作为一家领先的出行服务公司，滴滴依赖于大数据来优化运营、提升用户体验，并持续推动创新。因此，在滴滴的大数据面试中，面试官往往会提出一些复杂而挑战性的问题，以考察应聘者的数据分析能力、解决问题的能力以及对行业趋势的理解。
问题一：如何选择合适的机器学习算法来解决一个特定的问题？
这是一个经典的面试问题，面试官希望应聘者能够展现出对机器学习算法的理解和运用能力。在回答这个问题时，应聘者需要首先明确问题的类型（分类、回归、聚类等），然后根据数据特征的不同选择合适的算法。比如，对于有监督学习的问题，可以选择逻辑回归、决策树、随机森林等，而对于无监督学习的问题，则可以考虑使用聚类算法如K均值或层次聚类。
问题二：如何处理大规模数据集？
在滴滴这样的大数据公司，数据量通常都非常庞大，因此处理大规模数据集是至关重要的。面试官可能会询问应聘者对于数据分布、存储、处理和计算的经验。应聘者可以提及使用Hadoop、Spark等大数据处理框架来进行并行计算和分布式存储，以快速高效地处理海量数据。
问题三：如何评估一个机器学习模型的性能？
评估模型性能是数据科学中的关键步骤之一。面试官可能会要求应聘者解释常见的评估指标，如准确率、召回率、F1值等，并且了解如何处理过拟合和欠拟合等问题。应聘者可以分享自己在交叉验证、ROC曲线分析和混淆矩阵等方面的经验，展示出对模型评估的全面理解。
问题四：如何应对数据质量不佳的情况？
在实际工作中，数据的质量问题时常存在，如缺失值、异常值、噪声等。面试官可能会考察应聘者如何识别和处理这些问题。应聘者可以介绍数据清洗、特征工程、异常值检测等方法，以及如何利用统计学知识和数据可视化技术来改善数据质量，确保模型训练的准确性和稳定性。
问题五：如何利用大数据分析提升用户体验？
作为一家出行服务公司，滴滴一直致力于提升用户体验。面试官可能会询问应聘者如何利用大数据分析和挖掘技术来优化用户体验。应聘者可以结合个性化推荐、行为分析、AB测试等方法，帮助滴滴更好地了解用户需求、提供更精准的推荐服务，从而提升用户满意度和忠诚度。
总结
滴滴大数据面试题涵盖了数据分析、机器学习、数据清洗等多个方面，考察了应聘者的综合能力和解决问题的思维方式。应聘者在准备滴滴大数据面试时，除了要扎实掌握数据科学和机器学习的基础知识外，还需要具备良好的沟通能力、团队合作精神和解决问题的实际经验。通过不断学习和实践，相信每位应聘者都能在滴滴大数据面试中展现出色，并获得理想的职位机会。
答案是可以选择性的背诵。
但是面试题不是通过背下来的，而是对技术知识的理解，运用和掌握，当你掌握了这些技术知识，把这些知识理解透彻了，你不用去背，通过自己的理解也能把所有的面试题回答上来。
所以在面试之前千万不能去死记硬背任何面试题目，要深入的去理解，不然面试官稍微多问一下你就回答不上来了。
因为面试的内容不在你掌握的范围之内，有可能是面试的方向不同，比如你是做web电商的前端，而给你的面试提确是偏向安卓移动端的前端面试，这样你当然看不懂。
还有一个原因就是自己的知识储备库有所欠缺，没有达到公司面试水平的要求，比如你只会做业务逻辑的处理，但是公司要求你不仅要会业务处理，还要会性能方面的优化方案，这样的面试你当然看不懂了。
所以应该多学习扩宽自己的面试储备知识。
