华为OD面试总结和建议:全程线上面试的经验分享

news2024/9/17 8:54:45

目录

  • 导语
  • 一、准备工作:
  • 二、面试前:
  • 三、面试过程:
    • 1. 视频面试技巧:
    • 2. 技术问题准备:
  • 四、面试后:
  • 结束语

导语

导语:随着技术的发展,线上面试在招聘过程中扮演着越来越重要的角色。作为一家全球知名的科技公司,华为的OD(Online Discussion)面试是许多求职者梦寐以求的机会。本文将总结华为OD面试的经验,并提供一些建议,帮助你在全程线上的面试中取得成功。

在这里插入图片描述

一、准备工作:

  1. 网络稳定性:确保你的网络连接稳定,并测试摄像头和麦克风的功能。
  2. 技术准备:了解面试岗位的相关知识和技术要求,做好相关的准备工作,包括复习算法、数据结构等。

二、面试前:

  1. 了解面试流程:提前了解面试的整体流程,以便在实际面试中能更好地掌握节奏。
  2. 准备简历和项目经验介绍:准备一个简洁清晰的个人简历,并对过去的项目经验进行详细描述,突出与岗位相关的技能和能力。

三、面试过程:

1. 视频面试技巧:

a. 注意形象仪态:着装得体,面带微笑,保持良好的姿态和眼神交流。
b. 语言表达清晰:语速适中,语言表达要准确清晰,避免使用含糊不清的词汇或缩略语。
c. 聆听和回答问题:认真聆听面试官的问题,思考后给出清晰、有条理的回答。

2. 技术问题准备:

a. 夯实基础知识:熟悉面试岗位相关的技术知识,并进行深入的复习和实践。
b. 解决实际问题:通过解决一些实际问题来展示你的技术能力和解决问题的思维方式。
c. 反馈机制:在面试过程中,积极向面试官展示你的思路,并反馈自己的理解。
d. 刷题: 牛客或者是leetcode,牛客上有专门的华为机试题,大多不是很难。
e:本地的开发环境,面试官会在会议聊天框中给你题目,用自己的编辑器写代码,同时要共享屏幕。所以需要你真有两把刷子。

四、面试后:

  1. 总结经验教训:面试后及时总结自己的优势和不足,了解自己的短板并加以改进。
  2. 感谢信:如果可能,发送一封感谢信以表达对面试官的感激之情,并再次表达自己的兴趣和热情。

结束语

结语:华为OD面试是一次宝贵的机会,通过线上面试,你可以展示自己的技术能力和解决问题的思维方式。准备工作的充分与否以及面试过程中的表现将直接影响到你的成功几率。希望本文提供的总结和建议能帮助到正在准备华为OD面试的求职者们,祝愿你们在全程线上面试中取得好成绩!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/825277.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

11万多英藏对照词典英藏翻译ACCESS\EXCEL数据库

今天继续发一个藏文藏语相关的翻译数据库,即英藏对照词典,加上《5万6千多藏文词典解释ACCESS数据库》以及昨天发的《近13万汉藏对照词典汉藏翻译ACCESS\EXCEL数据库》藏文类的数据就算较全了。 截图下方有显示“共有记录数”,截图包含了表的所…

js方法:toLocaleString()

js中的toLocaleString()方法用于将数字转换为本地化的字符串表示形式。 语法: number.toLocaleString([locales [, options]]) locales(可选):一个字符串、字符串数组,表示要使用的语言或一组语言。例如,&…

拍立淘是如何实现的?

淘宝拍立淘功能是很多网购的网民经常会用到的一个功能。拍立淘的图片搜索商品列表接口功能是指用户可以通过上传一张商品图片,拍立淘会根据该图片进行识别和匹配,以找到与该图片相似或相同的商品,并将搜索到的商品列表返回给用户。以下是该接…

《深度探索c++对象模型》第五章笔记

非原创,在学习 5 构造、解构、拷贝语意学Semantics of Construction,Destruction, and Copy 考虑下面这个abstract base class声明: class Abstract_base { public:virtual ~Abstract_base() 0;virtual void interface() const 0;virtual const char*mumble() c…

Robot Framweork之UI自动化测试---分层设计

Robot Framework 的分层思想是一种测试设计和代码组织的模式,它将测试用例的实现和测试执行逻辑分离,以提高测试的可维护性、可读性和可扩展性。 一、分层思想 在实际项目中,一般分为三层:元素层,流程层,用…

异步消息传递技术 JMS AMQP MQTT

广泛使用的三种异步消息传递技术:JMS AMQP MQTT JMS AMQP MQTT JMS(Java Message Service):一个类似JDBC的规范,提供了与消息服务相关的API接口 JMS消息模型: P2P 点对点模型:消息发到一个队…

BES 平台 SDK之按键的配置

本文章是基于BES2700 芯片,其他BESxxx 芯片可做参考,如有不当之处,欢迎评论区留言指出。仅供参考学习用! BES 平台 SDK之LED的配置_谢文浩的博客-CSDN博客 关于系统LED简介可参考上一篇文章。链接如上所示! 一&…

【ONE·Linux || 基础IO(一)】

总言 文件输入与输出相关介绍:语言层面/系统层面文件调用接口举例、文件描述符、重定向说明、缓冲区理解。 文章目录 总言1、文件输入与输出1.1、预备知识1.2、语言层面:回归C语言中文件相关接口1.2.1、打开文件和关闭文件:对当前路径的理解…

企业服务器中了Locked勒索病毒后怎么办,如何解决问题并提高防范意识

科学技术的发展给我们的生活带来了极大便利,但也为企业带来了安全威胁。近期,我们收到很多企业的求助,企业的服务器中了locked后缀勒索病毒,计算机上的所有文件都被加密,无法被正常调取,严重影响了企业的正…

使用预训练 ViT 模型的图像字幕中的视觉变换器 (ViT)-附源码

介绍 使用预训练 ViT 模型的图像字幕可以被视为图像下方的文本或书面描述,旨在提供图像细节的描述。它将图像翻译成文本描述的任务。它是通过连接视觉(图像)和语言(文本)来完成的。在本文中,我们使用图像中的 Vision Transformers (ViT) 作为使用 PyTorch 后端的主要技术…

2023牛客暑假多校-5-I-The Yakumo Family

解法:考虑枚举这个区间,设这个区间异或和为w。对于左端点 ,预处理出其左侧的所有子区间异或和的和 ,表示区间上所有子区间异或和。对右侧也做同样操作预处理出,表示区间上所有子区间异或和。那么最后答案就是。最重要的就是如何求…

Linux下 Docker容器引擎基础(2)

目录 创建私有仓库 将修改过的nginx镜像做标记封装,准备上传到私有仓库 将镜像上传到私有仓库 从私有仓库中下载镜像到本地 CPU使用率 CPU共享比例 CPU周期限制 CPU 配额控制参数的混合案例 内存限制 Block IO 的限制 限制bps 和iops 创建私有仓库 仓库&a…

【数据结构|二叉树遍历】递归与非递归实现前序遍历、中序遍历、后序遍历

递归与非递归实现二叉树的前序遍历、中序遍历、后序遍历。 二叉树图 定义 前序遍历(Preorder Traversal): 前序遍历的顺序是先访问根节点,然后按照先左后右的顺序访问子节点。对于上面的二叉树,前序遍历的结果是&…

IO流中「线程」模型总结

一、基础简介 在IO流的网络模型中,以常见的「客户端-服务端」交互场景为例; 客户端与服务端进行通信「交互」,可能是同步或者异步,服务端进行「流」处理时,可能是阻塞或者非阻塞模式,当然也有自定义的业务…

12.其他事件

12.1 页面加载事件 加载外部资源(如图片、外联CSS和JavaScript等)加载完毕时触发的事件 1.事件名:load ●监听页面所有资源加载完毕: ➢给window添加load事件 //页面加载事件 window.addEventListener( load, function () { //…

java后端富文本转word,再传递到浏览器下载。

思路参考,以及所有的工具类都使用了》牧羊人大佬的代码《 有帮助的话不用给到我点赞,给大佬点赞即可 这是前端代码,必须使用get。 post后端返回的流浏览器接收不到(具体原因不详)。get无法传递requestBody,…

Python实现GA遗传算法优化BP神经网络分类模型(BP神经网络分类算法)项目实战

说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据代码文档视频讲解),如需数据代码文档视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 遗传算法(Genetic Algorithm,GA)最早是由美国的 John holland于20世…

STM32F4_内存管理(Malloc、Free)

目录 前言 1. 内存管理介绍 1.1 分块式内存管理 2. 实验程序 2.1 main.c 2.2 Malloc.c 2.3 Malloc.h 前言 相信大家在学习C语言的过程中,都会学习到 malloc 动态开辟函数和 free 释放内存函数;这两个函数带给我们的优越性是: 我们在使…

[深度学习] GPU处理能力(TFLOPS/TOPS)

计算能力换算 理论峰值 = GPU芯片数量GPU Boost主频核心数量*单个时钟周期内能处理的浮点计算次数 只不过在GPU里单精度和双精度的浮点计算能力需要分开计算,以最新的Tesla P100为例: 双精度理论峰值 = FP64 Cores *…

Scratch Blocks自定义组件之「下拉图标」

一、背景 由于自带的下拉图标是给水平布局的block使用,放在垂直布局下显得别扭,而且下拉选择后回修改image字段的图片,这让我很不爽,所以在原来的基础上稍作修改,效果如下: 二、使用说明 (1&am…