技术笔试：算法、API实战与编程挑战

该资源是一份综合性的笔试题目，涵盖了多个IT领域的知识点，包括但不限于算法、API测试、HTML/CSS设计、程序设计、数据库操作以及浏览器工作原理等。此外，还涉及了技术背景的评估，考察了对各种编程语言、大数据技术、持续集成与部署(CICD)以及人工智能等方面的熟悉程度。 对于笔试题中的知识点： 1. Python基础知识 - 在处理数据时，题目要求计算列表的95分位数。这里使用了Python的`numpy`库，`np.quantile()`函数能够计算分位数。这展示了对Python数据分析能力的要求，特别是对numpy库的运用，它是Python科学计算的核心库。 2. 算法 - 题目提到了找出两个字符串的最长公共子串，这是字符串处理中的经典问题，可以通过动态规划或者滑动窗口等方法解决。它考察了对算法的理解和实现能力。 3. API测试 - 使用POSTMAN进行API请求的构建和测试，这是API接口开发和测试中常用工具。考生需要理解HTTP协议的基本元素，如请求方法（POST）、协议类型（HTTP）、请求路径等。 4. HTML/CSS设计 - 虽然没有具体的题目，但显然需要了解基本的HTML标签结构和CSS样式设计，以满足简单的网页布局和美化需求。 5. 简单程序设计 - 题目提到了`Minstack`类的实现，这是一个数据结构问题。`Minstack`通常是一个扩展的栈数据结构，除了基本的push和pop操作外，还能快速获取栈内的最小元素，这涉及到对栈的理解和面向对象编程的能力。 6. 数据库操作 - 使用MySQL获取点击数前三的USERID，这需要熟悉SQL查询，特别是聚合函数（如`COUNT()`）和排序（如`ORDER BY`）以及限制结果（如`LIMIT`）的使用。 7. 浏览器工作原理 - 浏览器打开网址的过程涉及到DNS解析、TCP连接、HTTP请求和响应、渲染引擎等多个步骤，这要求考生对网络通信和浏览器内部机制有一定理解。 对于技术背景的评分： - 测试设计、API自动化测试、UI自动化测试、性能测试和Python都获得了高分，表明候选人在这方面的经验丰富。 - Java、大数据技术（Hadoop/Spark/Kafka）、CICD工具（Jenkins/Tekton）、前端开发（Node.js）、Docker和Kubernetes、机器学习/人工智能以及数据可视化工具（Kibana/Tableau/ElasticSearch）的评分也反映了候选人在这些领域有一定的了解和实践经验。 - 通信能力和英语水平也被考虑在内，对工程师来说，这些都是协作和交流的关键技能。 这些知识点和技能评估为招聘者提供了一个全面的视角，以便评估应聘者是否具备完成综合性IT工作的能力。