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lonelyhiker
2018-08-14 20:57
河北科技大学 Java
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有投苏宁的同学吗
有投苏宁的同学吗,你们有没有收到一个邮件,让填写一个excel表格。。。。。。。。
#苏宁#
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华东师范大学
做完测评就没消息了。。。。
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发布于 2018-08-15 15:48
致贰月
西安邮电大学
填了快一个月了,没有面试邀请和任何回复,呵呵
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发布于 2018-08-15 15:08
猪是你的念来过倒
中国矿业大学 产品经理
13号刚刚一面,是视频面试,三人一组,感觉还是挺简单的
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发布于 2018-08-15 09:38
我中了offer的毒
家里蹲大学 算法工程师
一周前填的excel,昨天收到短信了,邀约面试
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发布于 2018-08-15 09:19
老吴爱学习啊
河海大学 Java
填了,如果简历过了会通知你面试安排时间的
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发布于 2018-08-15 08:58
skyjzh52
西安电子科技大学 运维工程师
填过
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发布于 2018-08-15 08:46
晴天Jay
暨南大学 Java
有,昨天刚收到,还没来得及填😂
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发布于 2018-08-15 07:39
秋霞
湖北大学 Java
填了,没几天告诉我简历没通过
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发布于 2018-08-14 21:27
七夜zmn
景德镇陶瓷大学 Java
简历没过
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发布于 2018-08-14 21:26
DUTerwang
大连理工大学 产品经理
添了一个表格,没过两天收到了面试
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发布于 2018-08-14 21:07
可爱多了
哈尔滨工业大学 测试工程师
我大概半月前投的,收到了,虽然感觉这种方式挺神奇的,还是填了发回去了
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发布于 2018-08-14 20:59
撒泼打滚求Offer
滴滴出行_达芬奇事业部_高级算法工程师
没,找人内推之后杳无音信,,,
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发布于 2018-08-14 20:59
2931
安徽大学 测试开发
有
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发布于 2018-08-14 20:59
Sc0tt
中国科学技术大学 前端工程师
嗯嗯是的
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发布于 2018-08-14 20:59
大佬们让我捡个漏
南京航空航天大学 Java
填过
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发布于 2018-08-14 20:58
暂无评论,快来抢首评~
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01-21 17:26
杭州电子科技大学 大数据开发工程师
一个故事看懂LLM/Agent/Skills/Prompt/MCP 之间的关系
我们把 AI 当做一个人:大脑(LLM)负责想与写;执行逻辑(Agent)负责推进到交付;经验手册(Skills)提供目录化的可复用 Prompt 与标准流程;工具接口(MCP)把外部能力接进来完成执。A2UI 负责把 Agent 的意图变成可交互界面,并把用户操作回传给 Agent。LLM 是这人的大脑:负责理解你在说什么、推理怎么做、把答案表达出来。但光有大脑不等于能把事办成。Agent 可以比作一个人做事的思考逻辑 + 执行逻辑:拿到目标后先梳理逻辑、拆步骤、设检查点,决定先做什么、后做什么,并在关键节点停下来确认,确保事情按流程推进到交付。Skills 是他随身带的一本经验手册:里面是...
Prompt分享
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01-24 11:25
字节跳动_剪映_前端(实习员工)
经验贴---前端hot80手写题
因为经常有牛爷爷找我问手写题有哪些, 那还说啥了, 继续开源了。熟练度:生=看了还是不会,熟=看思路能写出来,秒=不看任何提示能写出来异步与设计模式(12题)Promise完整实现 | 生/熟/秒:Promise.all | 生/熟/秒:Promise.race | 生/熟/秒:Promise.allSettled | 生/熟/秒:Promise.any | 生/熟/秒:并发控制 | 生/熟/秒:retry重试+超时控制 | 生/熟/秒:sleep | 生/熟/秒:红绿灯循环 | 生/熟/秒:Promisify | 生/熟/秒:发布订阅+观察者模式 | 生/熟/秒:CodingMan | 生/...
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01-12 00:33
潍坊环境工程职业学院 储能系统工程师
求各位佬指点拷打批评
求各位大佬指点一下简历和就业建议,虚心接受所有批评拷打
简历被挂麻了,求建议
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2025-12-26 16:25
已编辑
门头沟学院 算法工程师
字节梦碎了
同一天面了小红书,字节,腾讯,淘天别的三个都约二面了,就字节两天还没有动静今天下午我去问hr情况,过了两小时就收到感谢信了😭😭字节面试中感觉还好,八股居多,有几个没答好两道手撕,一道接雨水很快撕完,面试官说时间还早又让我撕 MHA,这个有一段时间没看,没完全写出来,不过差的不多面试过程还是不错的,也很温柔,没有压力
查看3道真题和解析
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昨天 10:54
门头沟学院 大数据开发工程师
数据开发在AI时代的转变,数仓、RAG(检索增强)与 Agent如何支持企业级AI
传统数仓、数据库和分析系统,为业务提供了稳定的数据支持和决策依据。但当数据开始面对 LLM 时,就产生了一个全新的挑战:如何将企业数据转化为模型可感知、可检索、可执行的“上下文”。在企业 AI 系统中,这一过程通常经历三个关键环节:1. 数仓与数据库:提供干净、统一、结构化的业务数据。2. 搜索与 RAG:让模型能够快速、稳定地访问相关信息。3. 工作流与 Agent:将数据能力编排成可执行的任务,实现复杂业务的闭环。图中展示了这一链路的概览。通过这条链路,可以发现数据不再只是“给人看的”,而是成为 AI 执行的核心驱动力。一、从数仓到 LLM:数据“服务对象”的变化在之前的文章中(微信公众号...
AI时代的工作 VS 传...
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