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2017-10-18 20:28 已编辑南京邮电大学运维工程师

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一个offer都没有

都这个时候了，一个offer都没有。好难过。

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毛毛虫22

首都师范大学 C++

我也没有，感觉很焦虑，先找个实习边工作边学习吧

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发布于 2017-10-16 20:19

愤怒的菌菌酱

西安交通大学前端工程师

出售竹鼠(；へ：)

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发布于 2017-10-15 11:44

牛客7519604号

南京航空航天大学

同，很焦虑，感觉整个人都不好了。

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发布于 2017-10-18 20:27

牛客2870272号

广西科技大学 C++

哎，我网申都没信息

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发布于 2017-10-15 23:30

lb12345

华东交通大学 Java

加油加油

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发布于 2017-10-15 15:32

理性思考

东南大学算法工程师

现在十月中旬了但是不要慌，坚持到最后一定会有的，加油加油。

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发布于 2017-10-15 09:59

哈哈哈嗝哈哈

中央戏剧学院 C++

同，现在只能等大佬们把offer拒了然后我们去捡漏了

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发布于 2017-10-15 09:58

康小城

深圳大学 C++

你并不孤单呢，牛客网有人手拿n+1（n>0）个offer，也有0offer的，比如我，但是，不着急，稳住，加油加油！！

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发布于 2017-10-15 09:12

摩登大西瓜

东北男子学院 Java

同，我现在不相信任何的口头，拿到手的才安心

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发布于 2017-10-15 09:09

xdober

华中科技大学前端工程师

同……笔试很多，面试少得可怜，而且什么也答不出来

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发布于 2017-10-15 09:07

哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈--

国家开放大学 Java

同没有offer

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发布于 2017-10-15 09:03

你们都有offer，只有我没有offer

昌吉学院 Java

老铁，稳住

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发布于 2017-10-15 08:57

跪求offer，相信玄学

西安石油 Java

同，感觉很稳的都挂了

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发布于 2017-10-15 08:53

Jungggle

重庆大学 Java

😭😭我就靠招银收不收我了

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发布于 2017-10-15 08:52

m1201m

上海理工大学算法工程师

同

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发布于 2017-10-15 08:46

05-15 17:11

门头沟学院 Java

Langchain核心组件——Agent

面经停更，先更大模型，内容主要来源是langchain官方文档 使用langchain集成deepseek记得安装langchain-deepseek 模型 静态模型 from langchain.agents import create_agent from langchain_openai import ChatOpenAI model = ChatOpenAI( model="gpt-5.4", temperature=0.1, max_tokens=1000, timeout=30 # ... (other params) ) agent = create_agen...

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05-15 19:59

湖南农业大学客户端开发

C++ Boost/Asio异步聊天服务器项目

基于C++17/Boost.Asio协程的高性能异步聊天服务器，单机支持10000+ WebSocket并发连接。  采用协程模型替代传统多线程，通过Redis Streams实现消息持久化与实时广播，集成MySQL用户认证与Cookie会话管理。  核心亮点  🚀 协程并发模型：基于Boost.Asio栈式协程，单线程处理10000+ WebSocket连接，无锁设计零竞争 📡 实时消息广播：Redis PubSub + Streams双架构，P99消息延迟<35ms，支持消息持久化与历史回放 🔐 多层安全防护：scrypt慢哈希(ln=14,r=8) + HttpOnly/Sa...

简历中的项目经历要怎么写

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05-19 16:41

复旦大学 Python

AI作弊真的挺明显的😅 昨晚面试了一个实习生，带着眼镜都反光，我都看到滚动的字幕了😅 要作弊先把自己的眼镜摘下来行吗.... 问项目也得看AI怎么回答的，项目真的是自己的吗？

ynq2126：我一直觉得现在考算法题没啥意义真要选拔人才不如把公司实际项目中遇到的问题当成一系列场景题抛给求职者答这才是能检测能力的东西

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不愿透露姓名的神秘牛友

03-30 21:35

网易互娱，草台班子这一块

爱蜜莉雅碳劝退测开：裁员裁大动脉了

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05-17 20:33

已编辑

南京邮电大学 Java

Agent开发中最混乱的领域——一文读懂Agent 评测现状

一、为什么 Agent 评测比 LLM 评测更难？ 传统 LLM 评测（现在当然更复杂维度更多元化）关注的是文本生成质量——回答是否流畅、事实是否正确、格式是否合规。但 Agent 是一个完整的系统，它要自主决策、调用工具、与环境交互、在多轮对话中保持状态。这意味着：  不能只看最终输出，还要看中间过程是否合理（中间过程非常重要） 不能只看单次执行，还要看重复执行是否稳定 不能只看功能正确性，还要看性能、成本、并发能力 不能只在单一场景测试，还要覆盖工具调用、长上下文、多轮对话等维度（工具调用的能力评测也是目前的难点与重点）  LLM 评测像测发动机，Agent 评测像测整车——必须综合考察在...

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