哔哩哔哩面试题 · 方案权衡
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共 2456 道真题 · 当前筛选命中 476 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：方案权衡
考察点
技术栈
第 101 题如果使用热度召回，如何避免个性化不足导致推荐过于单一？ 考察对热度召回缺陷的认知及个性化改良方案第 102 题你在项目中使用了多少层可变形卷积？为什么选择这个层数？ 考察候选人对可变形卷积层数选择的工程权衡与效果验证能力第 103 题PPO训练中奖励稀疏化问题如何处理？ 考察对PPO算法中奖励稀疏问题的理解及解决策略第 104 题请介绍热点Key的探测方法以及本地缓存方案的设计思路 考察对热点Key识别、本地缓存隔离与一致性处理的理解第 105 题为什么 MySQL 的表需要建立索引？ 考察对索引作用、成本与适用场景的理解第 106 题为什么需要陷入内核态？有什么弊端？ 考察对内核态必要性与性能代价的权衡理解第 107 题请解释 Kafka 中消费组与分区之间的关系。 考察对 Kafka 消费组与分区分配机制的理解第 108 题Cookie 和 Web Storage 在跨域场景下的行为有何区别？如果业务中需要跨域传递数据或状态，可以如何解决？ 考察对浏览器存储机制跨域限制的理解及实际解决方案第 109 题简单介绍一下限流算法？ 考察对常见限流算法的理解与比较能力第 110 题请介绍进程间通信的主要方式。 考察对进程间通信机制及适用场景的理解第 111 题如何设计一套针对新人UP主的留存方案，结合流量扶持与商单对接？ 考察方案设计的系统性、资源整合与目标导向第 112 题请介绍求解Top K问题的多种方法，并比较各自的适用场景和复杂度。 考察Top K问题的多解法掌握与算法权衡能力第 113 题针对发现的慢SQL，你会如何治理和优化？ 考察SQL优化的系统性思路与治理流程第 114 题两种建模方案：1用一些特征建模预估一个中间目标，将该中间目标作为特征预测最终目标；2用所有特征训练一个复杂的端到端模型直接预测最终目标，两种方案各有什么优劣？ 考察机器学习中两阶段建模与端到端建模的权衡能力第 115 题线程池如何设置核心线程数？ 考察线程池参数设置的依据、权衡与业务场景适配第 116 题你线程池的参数是如何进行设置的？ 考察线程池参数的设定依据与业务场景适配能力第 117 题请谈谈你对数仓分层的理解。 考察对数仓分层设计的认知深度和实际应用能力第 118 题请解释什么是缓存击穿，并说明如何解决？ 考察对缓存击穿概念的理解及常见解决方案第 119 题在设计产品交互时，你如何看待技术参数与情感化交互之间的关系？ 考察产品设计中对功能与用户体验的平衡认知第 120 题平衡二叉树查找时间也是logn,为什么B+树要比二叉树在MySQL的应用上要好 考察对B+树与二叉树在数据库索引场景下的差异理解