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datawhalechina/daily-interview

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Daily Interview - 面试必看 ⭐

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每一个面试者面试之前必看一遍的小面经

📖 在线阅读 | 🚀 快速开始 | 🤝 参与贡献

📖 项目背景

在求职路上,我们经常面临这样的困扰:

  • 📚 信息过载:牛客网、知乎等平台虽然有海量面经,但往往大而散,难以高效利用
  • 时间紧迫:面试前临时抱佛脚,翻阅大量材料反而增加心理压力
  • 🎯 缺乏重点:不知道哪些是真正的高频考点,复习没有针对性

Daily Interview 就是为了解决这些问题而生的!

🎯 项目宗旨

💡 核心理念:不求大而全,但求精而准

  • 精选高频:只收录面试中真正高频的知识点和题目
  • 快速复习:面试前半天时间,温故而知新
  • 举一反三:提供思路和方法,而非标准答案
  • 不求全面:知识在更新迭代,我们专注核心内容
  • 不做补习:每个人短板不同,需要自主完善知识体系

📚 内容体系

内容体系图

🗂️ 知识模块

模块 内容 适用岗位
🧮 算法基础 数据结构、算法思想、复杂度分析 🌟 所有技术岗位
💻 编程语言 Java、JavaScript、Python等 开发岗、算法岗
🔧 计算机基础 操作系统、网络、数据库、数学 🌟 所有技术岗位
🤖 AI算法 机器学习、深度学习、NLP、CV 算法岗、AI工程师
🏗️ 系统设计 分布式系统、高并发架构 高级开发岗
🛠️ 开发技术 前端、后端、大数据技术栈 开发岗
📋 项目经验 项目介绍、技术难点、优化方案 🌟 所有岗位
🗣️ 行为面试 自我介绍、职业规划、团队协作 🌟 所有岗位

📊 Star History

Star History Chart

🚀 使用指南

📖 在线阅读

访问 https://datawhalechina.github.io/daily-interview/ 获得最佳阅读体验。

🎯 按岗位复习

🤖 算法岗位

重点模块:AI算法 + 数据结构与算法
辅助模块:数学基础 + 计算机基础
复习时间:面试前1-2天重点复习

💻 开发岗位

重点模块:开发技术 + 数据结构与算法 + 计算机基础
辅助模块:系统设计(高级岗位)
复习时间:面试前半天快速过一遍

📋 通用准备

必备模块:项目经验 + 行为面试
适用对象:所有技术岗位
建议:提前准备,形成自己的表达模板

💡 使用技巧

  1. 🔖 收藏重点:标记自己薄弱的知识点,重点复习
  2. 🔄 反复练习:算法题要动手实现,不能只看不练
  3. 🗣️ 模拟面试:找朋友或同事进行模拟面试练习
  4. 📝 个人笔记:基于本项目内容,整理自己的面试笔记

🤝 招募贡献者

我们欢迎所有对面试准备有经验的朋友参与贡献!

🎯 我们需要你的帮助

  • 📝 内容贡献:补充面试题目、优化答案解析
  • 🐛 问题反馈:发现错误或改进建议
  • 🌐 技术支持:网站优化、功能开发
  • 📚 经验分享:分享面试经验和技巧

📧 联系方式

👥 贡献者

感谢所有为这个项目做出贡献的朋友们!

🏆 特别贡献者

  • @muxiaoxiong - 项目负责人,主要维护者
  • @heitao - 项目发起人,核心内容贡献者 (66+ commits)
  • @xiaorrancs - 主要内容贡献者,算法题目整理 (39+ commits)
  • @1985312383 - VitePress迁移,网站重构,内容整理

📅 更新日志

🎉 2025-08-26 - 重大更新

  • 技术栈升级:从Docsify迁移到VitePress,构建速度提升99%+
  • 🎨 界面重构:全新的双侧边栏设计,支持VS Code Dark主题
  • 🔍 搜索优化:新增本地搜索功能,支持中文搜索
  • 📱 响应式设计:完美适配各种屏幕尺寸
  • 🧮 数学公式:支持LaTeX数学公式渲染
  • 🗂️ 内容重组:系统性重组所有文档,修复乱码问题
  • 🖼️ 图片优化:统一图片路径,确保所有图片正常显示
  • 💻 代码高亮:为所有代码块添加语言标识,提升阅读体验
  • 🚀 部署优化:更新GitHub Actions,支持自动化部署
  • 📋 导航重构:从Docsify的侧边栏导航升级为VitePress的双侧边栏设计

📚 历史版本

  • 2025-07-15:新增大语言模型相关面试资料

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📄 开源协议

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  • 分享 - 在任何媒介以任何形式复制、发行本作品
  • 演绎 - 修改、转换或以本作品为基础进行创作

但需要遵循以下条件:

  • 📝 署名 - 必须给出适当的署名
  • 🚫 非商业性使用 - 不得用于商业目的
  • 🔄 相同方式共享 - 如果修改、转换或以本作品为基础进行创作,必须基于与原先许可协议相同的许可协议分布

⭐ 如果这个项目对你有帮助,请给我们一个Star!⭐

💪 祝愿所有使用这份面经的朋友都能拿到心仪的offer!💪

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Datawhale成员整理的面经,内容包括机器学习,CV,NLP,推荐,开发等,欢迎大家star

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