百度面试题 · 技术选型
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共 3071 道真题 · 当前筛选命中 408 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：技术选型
考察点
技术栈
第 381 题MySQL为什么使用B+树作为索引结构？ 考察对B+树特性与数据库存储场景匹配度的理解第 382 题请谈谈你对 Java 虚拟线程（Virtual Threads）的理解，包括其设计目标、与平台线程的区别以及适用场景。 考察对虚拟线程底层原理、性能特性及适用场景的掌握第 383 题请介绍 HLLM （HyperLogLog）的原理和应用场景。 考察对概率数据结构 HyperLogLog 的原理理解与实际应用能力第 384 题请介绍几个常用的损失函数及其适用场景。 考察机器学习基础知识的掌握与应用判断第 385 题请介绍 Flink 的三种窗口类型，并说明各自适用的业务场景。 考察对 Flink 窗口机制的理解及场景匹配能力第 386 题你项目中如何用消息队列实现订单超时未支付判断？ 考察延时消息/定时任务技术在订单超时场景的应用及方案权衡第 387 题请分别说明LoRA、SFT、DPO的适用场景与关键区别，并谈谈在实际项目中如何选择使用它们。 考察对参数高效微调、监督微调及偏好对齐技术的理解与应用能力第 388 题请解释LoRA的原理，以及它为什么会减少可训练参数。 考察对LoRA低秩分解机制的理解第 389 题请介绍你在平台稳定性建设中处理慢SQL的具体方法，包括索引优化和读写分离的实施过程。 考察数据库优化实践、问题定位能力和稳定性建设思路第 390 题flex和grid布局有什么区别？哪个是一维布局？ 考察对CSS两种主流布局模型特性的理解与区分第 391 题在数据量较大时，如何判断哪些店铺和热门数据应该放入 Redis 缓存？ 考察缓存选型与数据访问特征分析能力第 392 题请从技术角度分析大模型（如ERNIE模型）在代码生成场景下的应用优势，并提出一个优化策略以解决复杂问题。 考察对LLM代码生成技术原理的理解及优化方法第 393 题如何做样式隔离？ 考察前端样式隔离的常见方案及其适用场景第 394 题请介绍你实现的 ELK-MCP 项目：Agent 是如何从 ELK 中读取数据的？是流式读取还是固定时间查询？ 考察对 ELK 集成与 Agent 数据读取机制的理解第 395 题Cookie、Session、localStorage 等存储方式如何进行对比与选型？ 考察前端状态存储方案的特性理解与场景权衡第 396 题在 Elasticsearch 中，将一个 long 类型字段映射为 keyword 类型后，其底层索引结构是如何利用跳表来实现查询的？ 考察对 Elasticsearch 中 keyword 类型底层索引机制（跳表）的理解及应用第 397 题如何实现无限滚动加载？ 考察前端无限滚动列表的实现方式、性能优化与边界处理第 398 题Vue3 与 Vue2 相比做了哪些优化？ 考察对 Vue 版本演进、核心架构变化及性能优化的理解第 399 题请比较XGBoost、GBDT和LightGBM在原理与使用上的主要区别。 考察对梯度提升树家族算法的原理理解与选型能力第 400 题在项目日志方案选型中，为什么没有采用主流日志组件？ 考察日志组件选型时对业务流量、成本与功能匹配能力的权衡