音频算法岗位校招笔试备考指南：从信号处理到实战策略

网易2023校招笔试的音频算法工程师岗位，我在提前批就投了，因为网上的经验贴实在太少，当时翻遍各大社区也只找到零星几条语音增强相关的面经，关于笔试具体考什么、怎么准备基本全靠自己摸索。现在回头来看，这场笔试的考察方向和通用算法岗有挺大区别，结合我自己的真实经历，把考点范围、准备思路和一些做题经验整理出来，给后面准备投这个方向的同学做个参考。

1. 先认清这件事：音频算法岗笔试考的不是“通用算法刷题”

很多人在准备校招笔试时，默认就是刷LeetCode、背八股、做通用算法题。这套思路应对研发岗、后端岗有效，但面对“音频算法工程师”这个岗位时，如果你只按这个方向准备，大概率会在专业题部分栽跟头。网易这场笔试的构成其实很典型：既有常规的编程题，也有大量的信号处理、音频编解码、语音/音乐处理基础题。它本质上是在筛选“具备音频领域知识体系的人”，而不是单纯筛“会写代码的人”。

1.1 先搭知识树：音频算法岗笔试到底考哪些方向

我根据自己的笔试经历和后续面试复盘，把考察内容大致分成五个方向，这五个方向基本覆盖了音频算法岗笔试的全部范围：

• 数字信号处理基础：采样定理、奈奎斯特频率、傅里叶变换（DFT/FFT）、窗函数、频谱泄漏、滤波器设计（FIR/IIR）、Z变换、卷积、相关运算。
• 音频编解码与格式：采样率、位深、码率/比特率的关系，常见编码格式（MP3、AAC、OPUS、WAV、FLAC）的原理与对比，压缩编码的基本思路（感知编码、掩蔽效应）。
• 语音与音乐处理：语音增强（谱减法、维纳滤波、子空间法）、回声消除（AEC）的基本原理、端点检测（VAD）、音乐信息检索（节拍追踪、和弦识别、人声分离）、音频特征（MFCC、Mel频谱、过零率、短时能量）。
• 深度学习在音频中的应用：语音识别ASR基本链路（声学模型/语言模型/解码器）、CNN/RNN/Transformer在音频任务中的用法、语音合成（TTS）、音乐生成、声音事件检测。
• 通用算法与编程：数据结构、算法基础、字符串处理、数组操作，以编程题形式出现。

如果你是非音频方向转过来的，平时只做过图像或NLP，那第一个和第二个方向就是你的重点补课对象。信号处理基础是音频算法的地基，编解码和格式是行业常识，这两块在笔试中占的分量远超想象。

1.2 提前批和正式批的差异：提前批更“宽”不“深”

网易的提前批笔试和正式批有个明显区别：提前批的题目覆盖范围更宽，但深度相对可控，很少出现需要推导复杂公式的压轴题，更多是考察“你知不知道这个概念、懂不懂它的意义、能不能用起来”。比如会考“采样率44.1kHz的信号，奈奎斯特频率是多少”这种基础题，而不太会考“推导某个滤波器的传递函数”。

这就意味着准备策略要调整：不必死磕数学推导，但一定要把核心概念理解透。我当时复习时，把重点放在了概念之间的联系上，比如采样率变化会如何影响频谱、窗函数选择会如何影响频率分辨率，这些“概念之间的关系”反而是出题人喜欢的角度。

1.3 编程语言和平台提前定好，不要在考场上犹豫

网易笔试一般用的是牛客网这类在线平台，支持C++、Java、Python等常见语言。音频算法岗和通用开发岗不同，面试和实际工作往往以Python为主（配合C++做工程落地），所以笔试我建议直接用Python。

原因有几个：一是Python写信号处理相关的模拟题太方便了，numpy几行就能完成FFT、滤波、重采样等操作；二是笔试时间紧张，Python的代码量最少，调试成本低。如果你平时主力语言是C++，而且对STL很熟，那继续用C++也可以，但涉及音频处理类的模拟题时，C++写起来明显比Python慢。我还见过有人因为不熟悉牛客网的输入输出格式，在简单题上浪费了大量时间，这个细节真的值得提前注意：提前去牛客网熟悉一下“读取多行输入”“处理不定长数组”“输出结果格式化”这些基础操作。

2. 高频考点详解：这几类题我印象最深

笔试结束后我复盘了一下，印象最深的是以下几类题目，它们出现的频率高、区分度大，而且网上能搜到的现成资料也不算多。这一节我把每类题的考察方式和答题思路都展开讲，如果你准备时间有限，优先吃透这些内容。

2.1 采样率与重采样计算：不是简单套公式，要理解背后的处理链路

“音频重采样”是音频算法里最基础的工程问题之一。笔试中它通常以两种形式出现：一是直接计算题，二是概念问答题。

直接计算的典型问法：

有一段采样率为44.1kHz、时长3秒的立体声音频，要重采样到16kHz，重采样后每声道有多少个采样点？

这道题说穿了就是：原始采样点数 = 44100 × 3 = 132300。重采样后采样点数 = 16000 × 3 = 48000。如果题目问的是“每声道”采样点数，48000就是答案；如果问“双声道总采样点数”，就是96000。这里有个很容易踩的坑：题目到底是问每声道还是全部声道，要看清楚。

但真正的考点其实不只是这个乘法，而是重采样背后的处理链路。另一道我印象很深的概念题是：

将48kHz的音频重采样到44.1kHz，为什么不能直接每隔若干个点抽取？需要先做什么处理？

答案核心是：48kHz到44.1kHz的重采样率比不是整数倍，不能简单抽样（直接抽样会混叠）。工程上通常先进行低通滤波，将信号带宽限制到目标采样率对应的奈奎斯特频率以内（也就是22.05kHz），再进行插值和抽取。无论是上采样还是下采样，本质上都要经过“插值 + 低通滤波 + 抽取”的链路，区别只是中间步骤的顺序。

我当时在回答时还补充了一句：重采样在业界通常用多相滤波器组或librosa库的resample函数，底层会做高质量的低通滤波以抑制镜像频谱。这种“理论 + 工程实践”的答法，在笔试和面试里都很加分。

2.2 频谱分析和窗函数：不要只背公式，要理解“为什么加窗”

频谱分析这块几乎是必考。常见考点包括：DFT点数与频率分辨率的关系、FFT的输入输出含义、窗函数的作用与选择。

频率分辨率的公式是：

Δf = fs / N

也就是采样率除以FFT点数。比如采样率16kHz，做512点FFT，频率分辨率就是16000 / 512 ≈ 31.25Hz。这个公式本身不难，但笔试经常反着考：给你需要的频率分辨率，反推最少需要多少点FFT。比如要区分50Hz和60Hz的两个频率成分，频率分辨率至少要小于10Hz，那么最少需要的FFT点数是 fs / Δf = 16000 / 10 = 1600点，实际取2048点。

窗函数的考点就更有意思了。它不会直接问你“汉宁窗的公式是什么”，而是给你一个场景：

做FFT时为什么要加窗？如果不加窗会出现什么现象？

答案的关键词是“频谱泄漏”。FFT本质上是把有限长的一段信号当作周期信号来处理，如果截断的边界不是周期的整数倍，就相当于在时域上突然截断，频域上会出现主瓣以外的旁瓣，也就是能量泄漏到其他频率点上。加窗的作用是让截断边界平滑过渡到接近0，从而抑制旁瓣，但代价是主瓣变宽，频率分辨率下降。

如果题目再进阶一点，会让你比较矩形窗、汉宁窗、汉明窗。我一般这样答：矩形窗主瓣最窄、旁瓣最高，频率分辨率最好但泄漏最严重；汉宁窗主瓣稍宽、旁瓣大幅降低，适合一般频谱分析；汉明窗在旁瓣衰减和主瓣宽度之间比较均衡，在语音特征提取中用得多。回答这种题，把“主瓣宽度”和“旁瓣高度”这两个维度的trade-off讲清楚，基本就能拿满分。

2.3 音频格式与编码原理：码率计算是送分题，但别丢分

音频格式相关的题目是笔试里的“送分题区”，但恰恰因为觉得简单，很多人容易在原码率计算上出错。最典型的计算题长这样：

一段CD音质的未压缩音频，采样率44.1kHz，位深16bit，双声道，1分钟的音频数据量是多少MB？

计算过程：

• 每秒钟数据量 = 44100 × 2字节（16bit = 2字节） × 2声道 = 176400字节/秒
• 1分钟 = 176400 × 60 = 10584000字节
• 换算成MB = 10584000 / 1024 / 1024 ≈ 10.09MB

如果按1MB = 1000KB来算，约等于10.58MB，不同题目可能采用不同的进制，要看清楚题目给的单位换算标准。这道题背后其实隐藏着“为什么需要压缩编码”的答案：CD音质一分钟未压缩就要10MB，如果一部两小时的电影全是PCM流，光音频就有1.2GB以上，不压缩根本没法存储和传输。

接着往往会问：

MP3的码率通常是128kbps，为什么音质听起来还能接受？AAC相比MP3有什么优势？

MP3能压缩到这么小是因为利用了人耳的心理声学模型，特别是掩蔽效应：一个响度较高的声音会让邻近频率的较弱声音变得听不见，编码器就可以把这些被掩蔽的成分丢弃，或者用更少比特去量化。AAC是MP3的进阶版，使用更高效的滤波器组，在相同码率下主观音质更好，所以成了目前流媒体和移动端的主流格式。

我在答题时习惯列一个简单表格来对比常见格式，这样信息量一目了然，阅卷人也能快速抓到重点：

注意，回答“为什么OPUS适合实时通信”这类延伸题时，核心是低延迟。我在笔试时遇到的问题是“对比几种编码格式的时延和适用场景”，这时候把编码器的算法复杂度、帧长、码率范围和延迟指标都摆出来，就能看出你真的了解这些格式而不只是背参数。

2.4 语音增强与滤波器设计：简答和设计题的高频素材

语音增强相关的题通常不会直接让你推公式，而是让你写思路。遇到最多的是这两种问法：

第一种是概念题：

简要说一说谱减法做语音降噪的原理和缺点。

谱减法的思路是：假设噪声是平稳的，先通过静音段估计噪声频谱，然后从带噪语音的幅度谱中减去噪声幅度谱，保留带噪语音的相位，再通过逆变换恢复时域信号。缺点也很明显：噪声估计不准时会出现“音乐噪声”——残留的频谱随机起伏听起来像有节奏的滴滴声。后来有人改进成过减法和谱下限控制来解决这个问题，如果你能答出这些常用改进手段，说明你真的用过而不是只会背概念。

第二种是设计题：

给你一段带噪语音，采样率16kHz，噪声主要是低频的背景嗡嗡声，你会怎么做降噪？

这类题没有标准答案，考察的是你有没有完整的处理链路思维。我的答题框架是：先分析噪声特性（低频、平稳），然后做分帧加窗（常用25ms帧长、10ms帧移），对每一帧做FFT得到频谱，接着用高通滤波器（截止频率设在100Hz-200Hz左右）滤掉绝大部分低频嗡声，或者设计一个带阻滤波器针对特定频带，最后再用谱减法或MCRA噪声估计做进一步降噪，用ISTFT或重叠相加法恢复时域信号。

这种题如果能答出“帧长25ms、帧移10ms”这样的工程参数，会显得你非常有实战经验。因为这只是笔试，不是现场调代码，关键是展现分析问题的条理性和对常用参数的熟悉度。

2.5 深度学习音频方向：不考复现模型，考你是否了解主流方法

近年的大模型热也影响了音频算法笔试的出题方向。深度学习相关的题目通常不是让你写网络结构代码，而是考你知不知道业界主流做法。

印象比较深的问法：

语音识别系统的基本链路是什么？CTC和Attention-based模型的主要区别是什么？

这个考的就是你有没有做过或者系统了解过语音相关项目。链路答案是：音频信号 -> 分帧提取特征（Fbank/MFCC） -> 声学模型（输出音素或字级别概率） -> 语言模型（计算词序列概率） -> 解码器（搜索最优文本序列）。CTC是一种不需要帧级别对齐的损失函数，允许模型预测序列和标签序列之间建立软对齐；Attention-based模型则通过注意力机制直接从输入序列生成输出序列，不需要独立语言模型也能表现不错。如果你还能提到当前主流的端到端方案，比如用RNN-T、Conformer这类结构替代传统“声学模型+语言模型”的解码方式，那这道题基本就稳了。

另一个常出现的方向是音乐信息检索：

如何设计一个算法从一段音乐中分离出人声和伴奏？

碰到这类题，我建议不要一上来就写“用U-Net”。先讲一个最简单的工程方案：人声通常集中在中频且是单声道的感觉，可以把立体声左右声道相减来抵消中间的人声，得到伴奏，再用原信号减去伴奏来近似人声。这种方案质量不高但在某些场景够用。然后再说深度学习方法：把混合频谱作为输入，用U-Net结构的模型预测人声的掩蔽（mask），作用于混合频谱得到分离结果。这样一层层递进，既能体现你了解经典信号处理手段，又能证明你跟踪过最新深度学习方法，比只写一个模型名字要高级得多。

3. 编程题与开放题的作答策略：先把环境跑通，再谈算法

编程题是笔试里最耗时、也最容易拉开差距的部分。网易音频算法岗的编程题和普通研发岗不同，一般的题库并不会刻意出音频背景的编程题，但也不能排除。我在准备时发现，重点应该放在“熟练使用Python处理音频基础操作”和“快速实现简单算法”这两个能力上。

3.1 笔试前用Python跑一遍音频读写和基础特征计算

如果你的电脑上没装过音频相关的Python库，建议在笔试前动手装一下并跑通下面这段代码，熟悉基础API。

import numpy as np import soundfile as sf # 读取音频文件，返回数据和采样率 data, sr = sf.read('test.wav') # data 的形状是 (样本数,) 或 (样本数, 声道数) # 计算短时能量 frame_len = int(sr * 0.025) # 25ms 帧长 hop_len = int(sr * 0.010) # 10ms 帧移 energy = [] for start in range(0, len(data) - frame_len, hop_len): frame = data[start:start + frame_len] energy.append(np.sum(frame ** 2) / frame_len) # 写出新的wav sf.write('output.wav', data, sr)

为什么要跑通这个？因为笔试编程题如果真是音频处理类题目，它大概率会让读入一段音频数据，做一些简单的特征计算，然后输出结果。如果你平时没接触过soundfile或librosa，考场上光翻文档就会消耗大量时间。提前跑通读文件、写文件、分帧、算特征这套流程，遇到题目时心里完全不慌。

3.2 编程题常见的三个坑：归一化、边界和输出格式

Python做音频算法题，最容易在三个地方翻车：

1. 16bit PCM整型转浮点。wav文件如果用soundfile读取，得到的本来就是float数组，但如果题目直接给原始PCM整型数据（比如从二进制文件读出来的int16），你需要先除以32768转成-1到1的浮点，否则后续计算能量或频谱时数值范围会完全不对。

2. 分帧时的边界处理。计算短时能量或过零率时，最后一帧如果不足帧长要不要丢弃？这个细节要看题目要求。我一般先判断剩余长度是否小于帧长，小于就直接抛弃，或者补零。两种做法结果会有微小差异，但关键是要保证代码逻辑一致。

3. 输出格式和精度。这类题经常要求保留多少位小数，或者输出float数组用空格分隔。如果你没有按照题目要求的格式输出，答案正确也会被判错。我笔试时养成的习惯是：写完后在本地用一个简单用例跑一遍，把输出内容和题目示例逐字符对比，包括空格和换行。

3.3 开放题不要只写方案名，要画出处理链路

每年笔试都会有一两道开放设计题，比如“设计一个实时音乐人声分离系统”“设计一个音频指纹识别算法，用来识别一首歌”。这类题考察的是系统工程思维，而不是模型背诵。

我的经验是：答题时不要只写“用深度学习和U-Net”这种一句话方案，而是把整条链路写清楚。

以“音频指纹识别算法”为例，我当时的答题框架是：

• 预处理：统一采样率到16kHz，单声道，进行分帧。
• 特征提取：对每一帧做FFT，计算频谱能量，找到频谱峰值点，把这些峰值点组合成hash。
• 指纹生成：选取特定时间-频率区域形成“星座图”，对每个锚点与附近峰值点生成hash值，存入数据库。
• 检索匹配：查询音频提取同样的hash，和数据库里的hash做比对，统计匹配数量，达到阈值则判定为同一首歌。
• 工程化考虑：要考虑鲁棒性（噪声、压缩、变调对hash的影响），数据库索引结构（用倒排索引加速查询）。

这样写下来，阅卷人能看到你具备从信号处理到工程落地的完整思考，分数自然比干巴巴写“用Shazam算法”要高。开放题得分的关键不在于你知不知道那个工业级系统的内部细节，而在于你能不能自圆其说、逻辑闭环。

4. 实战心得：时间分配和考场策略，比多刷十道题更重要

笔试不只是“会不会”的问题，还是“能不能在规定时间内把会的题做对”的问题。音频算法岗的笔试题量大、类型杂，如果时间分配不合理，很容易出现前面纠结太久、后面编程题来不及写的情况。我整理了一下当时用着比较顺的策略。

4.1 先做专业单选题，再写编程题，把简答题放中间

网易这场提前批笔试的总时长大概是两小时出头，题型包括单选、多选、简答和编程。我当时的时间分配是：

• 选择题和判断题（约30分钟）：这类题覆盖范围广，但单题分值不高。遇到不确定的，先按第一感觉选上，再在草稿纸上记下题号，不要在上面死磕。
• 简答题（约40分钟）：简答题分值较高，而且你写了思路就有分。先把每道题的关键词和回答框架写在草稿上，再组织语言写全。
• 编程题（约50-60分钟）：编程题一般有2道左右，分值占比很大。先做相对简单的那道，保证AC一道，再回头啃难的。
• 最后留5-10分钟检查：确认选择题有没有误选、简答题有没有漏答、编程题格式是否符合要求。

这套顺序的核心逻辑是：先把确定性高的分数拿到手，再集中精力攻难题。选择题相对客观，答对就是答对；简答题有部分得分空间；编程题一旦卡住可能白白消耗半小时，所以放在最后，即使因为时间不够写不完，前面的基础分已经保住了。

4.2 选择题的关键：不怕不知道，就怕被带偏

选择题常见的干扰项设置方式很有意思。比如考Nyquist采样定理，干扰项会写成“采样率必须大于信号频率的2倍”，正确答案是“大于信号最高频率的2倍”。一字之差，考察的是你是否真正理解了“最高频率”这个限定。再比如考FFT输出，干扰项可能把“频率分辨率 = 采样率 / FFT点数”和“采样时间 / FFT点数”搞混。

我的经验是：面对这种题，先圈出题干里的数字和单位，再逐个选项做排除。音频领域的题选项往往看起来都很有道理，如果不仔细看“每声道”“单声道”“总采样点数”“kbps还是Mbps”这类细节，特别容易眼瞎选错。尤其是带单位的计算题，我习惯在草稿纸上手动算一遍，不口算。

4.3 简答题的答法：公式、术语、结构一个都不能少

简答题是音频算法笔试里最能“提分”的题型，因为它没有绝对的标准答案，逻辑清晰、术语准确、结构完整的回答通常能拿到比预期更高的分数。我总结了一套回答简答题的模板：

• 先答核心结论：开门见山写“采样率是16kHz时，奈奎斯特频率是8kHz”，不要铺垫。
• 再补充关键推导或公式：用文字描述公式即可，比如“频率分辨率 = 采样率 / FFT点数”，不需要写出LaTeX。
• 再联系实际：补一句“在工程实现中，一般会用……”这种话，显示你不仅仅在背概念。
• 最后如果有多个要点，用分点或编号把它拆开。

比如问到“什么是频谱泄漏”，我的回答是：

频谱泄漏是DFT分析有限长信号时产生的现象。DFT在数学上相当于把截断后的信号按周期延拓，如果截断长度不是信号周期的整数倍，延拓后的信号在边界处不连续，导致频域出现额外的高频分量，这就是泄漏。解决方法是使用时域加窗，让截断边界平滑过渡到0。常用窗有汉宁窗和汉明窗，它们能压制旁瓣，但会略微加宽主瓣，降低频率分辨率。

这样一段话，既有定义、有原因、有解决方案、有对比，还带上了工程术语，几乎不用修改就可以直接誊写到答题区。

4.4 突发状况处理：环境问题永远是第一优先级

校招笔试都是在线形式，我最想提醒的一点是：提前考前一天把设备、浏览器、摄像头、麦克风、网络全部测一遍，不要在开考前半小时才手忙脚乱地装插件。每年都有人因为浏览器不兼容、摄像头打不开被迫退出重进，白白浪费考试时间。如果真遇到网络卡顿或者提交失败，先截图保存，再联系监考或招聘HR说明情况，不要自己闷头刷新。

还有一个小建议：提前把笔试的草稿纸和计算器准备好。音频算法笔试会涉及很多采样率、码率、FFT点数的计算，虽然有计算器功能，但一个实体计算器在快速验算时更方便。草稿纸列清楚每道题的中间步骤，检查时一眼就能看出哪个环节算错了。

5. 笔试结束不是终点，复盘和面试衔接同样关键

笔试交卷那一刻，任务的完成度可能只到40%，接下来的笔试复盘和面试准备，才是决定你能不能拿到offer的关键。我自己在笔试结束后做的第一件事，不是等结果，而是立刻在备忘录里把还能回忆起来的题目和考点记录下来。

5.1 考后立即复盘：哪些题是侥幸答对的，哪些是真不会

考完趁记忆还热，把笔试中每一道题考察的知识点列出来。每列一个知识点，就给自己标记三类状态：完全会、可能错、完全不会。目标是找出“可能错”和“完全不会”的部分，在面试前补上。

比如你发现“滤波器设计”相关题完全不会，那就找半天时间把FIR和IIR的区别、常用滤波器设计方法、Bilinear Transform这些内容系统过一遍。因为笔试出现的考点在面试中往往会被再次追问，而且方式更深入。笔试只是筛掉完全不行的人，面试才是真正看技术深度的地方。

5.2 笔试中出现的计算题，很可能变成面试的口头追问

面试官大概率不会问“你笔试考了多少分”，但会对笔试中暴露的知识盲区做定向追问。常见的追问方式包括：

“你说你了解重采样，那如果要把44.1kHz的音频转成48kHz，你觉得应该怎么做？和48kHz转44.1kHz有什么不同？”

“你提到谱减法会产生音乐噪声，那如果给你一段实际带噪语音，你用什么方法降噪？你怎么评估效果？”

“你写过FFT的代码吗？如果自己实现一个1024点FFT，大概的框架是什么？”

每一个笔试考点，都对应若干个高概率面试追问。建议准备时间充足的情况下，把笔试中没答好的概念，用自己的话重新梳理一遍，做到能口头清晰讲解的程度。可以找同学模拟面试，或者自己对着录音讲，直到能顺畅讲出为止。

5.3 如果没有音频项目经验，怎么向面试官展现匹配度

网易校招的应聘者背景差异很大，有做过语音识别项目的，也有只做过通用深度学习的。如果你属于后者，不要慌，音频算法工程师的岗位其实很看重信号处理基础和编程能力，而这两点并不一定非要用音频项目来证明。

我当时没有特别对口的人声分离项目，但我在简历里写了一个用深度学习做环境声音分类的项目，面试时是这么讲的：先说明任务背景和数据采集方式，然后讲特征提取环节——我用了Mel频谱替代原始波形作为模型输入，这一步其实就涉及大量信号处理知识；再讲模型选型时为什么用CNN而不是全连接网络，因为Mel频谱在时间和频率方向都有局部相关性，类似图像；最后提了一下推理时的性能优化，比如分帧重叠和批量处理。

这样面试官能看到：虽然你做的不是语音识别或音乐算法，但你的思考链路和音频算法工程师是高度重合的。如果项目本身和音频没关系，那就尽力往“信号处理”“时序建模”“特征工程”这些方向靠，把通用能力和岗位要求之间的桥搭起来。最忌讳的是只说“我做过图像分类，效果很好”，完全不说和音频岗位的关联。

还有一个小技巧：准备一两个和音频相关的side project，哪怕是很简单的，例如自己写脚本批量调整本地音乐文件音量、给录音做去噪、用现成模型做一次人声分离并对比效果。面试时能把这类小项目的细节讲清楚，比如遇到什么坑、怎么解决的，比简历上堆一堆高级项目名更让人信服。

写在最后

笔试只是一个筛选起点，真正决定offer的是你整个知识体系的完整度。音频算法这个方向，网上能找到的校招真题非常少，所以我写这篇内容，把知识范围、题型结构、答题策略和面试衔接都梳理了一遍。准备的时候，除了刷题，更重要的是把信号处理、声学基础和深度学习音频应用这几条线的知识点串起来，形成自己的理解框架。不用追求每个公式都背得滚瓜烂熟，但核心概念的逻辑推导一定要能说出来。祝所有准备投这个岗位的同学都能顺利通过笔试，也欢迎同样参加过这场笔试的朋友来补充交流，你们的经验对后来者会是很大的帮助。