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Scarlett_mm
2019-01-11 20:49
北京工业大学 前端工程师
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求推荐手机~
各位牛油们 求推荐3000左右的性价比高的手机呀~比较中意华为,但不知道买哪个系列 欢迎大家留言~
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楼层
、初心
上海交通大学 Java
苹果8现在才3899
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发布于 2019-01-11 22:12
IMT
一小 算法工程师
支持一波罗老师吧,再不支持罗老师,罗老师就要倒了,支持将欲改变世界的孤独行者。。。
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发布于 2019-01-12 17:20
宓
西安交通大学 算法工程师
360吧~价格亲民还有好些有意思的功能,一年换一部,年年用新手机~
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发布于 2019-01-12 16:41
丶渣渣
字节跳动_TikTok直播_Android
魅族16!
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发布于 2019-01-12 15:24
华为还是可以的
广东工业大学 Java
不买华为是**, 推荐荣耀V20🌚🌚
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发布于 2019-01-12 14:39
肉嘟嘟的小胖孩
沈阳农业大学 安卓
v20
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发布于 2019-01-12 12:24
里曼马都
集美大学 安卓
坚果R1
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发布于 2019-01-12 11:23
刷牛客的大白菜哟哟哟
算法工程师
mate20
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发布于 2019-01-12 11:03
mins而已
中央美术学院 算法工程师
努比亚x
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发布于 2019-01-12 10:52
牛客里的一粒沙
外交学院 Java
V20,颜值超高!!!
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发布于 2019-01-12 00:07
卓比
字节跳动_抖音直播_服务端开发
p20 magic2
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发布于 2019-01-11 22:41
小菜b
西安广播电视大学 Java
华为和小米都可以吧,反正vivo,oppo什么的,不太建议
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发布于 2019-01-11 21:13
我尿尿会分叉哦
Kungliga Tekniska högskolan 产品经理
0.0你要是女孩子爱自拍,拍风景。我就推荐P20了
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发布于 2019-01-11 21:06
一切顺利,天天开心
广东工业大学 Java
小米也不错
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发布于 2019-01-11 20:57
昵称1086
合肥学院 信息技术岗
买华为,不买不爱国😂
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发布于 2019-01-11 20:51
暂无评论,快来抢首评~
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04-22 15:50
长沙理工大学 C++
双非本211硕,华为OD干安卓1年半转正无望想跳槽,该继续安卓、转后端还是冲全栈?
网友提问:yt大佬你好,我是24届毕业生,双非本211硕。当年毕业选择了出生地的电信市公司,但由于种种原因离职了,现在在华为od干安卓开发。现在一年半了。目前薪资上勉强看的过去,基本月薪是18k,总包税前是差不多30万的样子。准备年中再和leader谈一波涨薪,然后准备跳槽。跳槽的原因很简单就是工资还是相对正编来说太低了。毕竟od不是长久之地,od的涨薪确实是太慢了,没有什么未来,转华为正式员工这两年由于人太多,机会约等于0。导致上限锁死在d5,上限太低。不过od一般来说确实不会被裁,相对正编要稳定点,毕竟是性价比很高的工具人。组里有蛮多比领导呆的久的od老人的。和很多人一样都是我也是被从ja...
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04-21 18:48
已编辑
福建理工大学 golang
杭州Web3厂Go后端面经
1:GMP调度机制2:runtime.GOMAXPROCS核心参数设置逻辑(过大过小会怎么办?)3:go的gc算法4:Go的接口耗时怎么分析获取?5:MySQL索引失效条件?6:SQL调优经验?7:redis分布式锁8:redis缓存三剑客都是很经典的八股......希望一次过(4.21更新,又挂了)
查看8道真题和解析
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03-29 18:59
运城学院 Java
有没有大佬帮忙看看,这个简历能找到工作吗(没有实习经历),进大厂够不,每天都刷程序员被ai替代,焦虑的不行了...
程序员小白条:
咱们要对自己的简历和学历有清晰的认知,不要动不动就大厂了....都26届了,没实习还想着大厂,唉
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04-11 10:15
已编辑
门头沟学院 Java
28届双非本腾讯开发实习oc
如题,tl:3.3 投递3.9 一面3.17 二面3.25 三面3.26 hr面4.1 offer给同样面了腾讯的同志们一点参考。说好的字节才是双非友好大厂呢,为什么我简历是投一次锁一次,以后要当节恨子!鹅是人生第一次面试,本来以为要挂几次,没想到流程还算顺利,初面就直接给我过了,我要感谢腾讯,感谢面试官,感谢hr,感谢所有人。真心是体会到了,找日常实习就是七分运气三分实力。鹅的黑卡有点帅
喵_coding:
666,28届开挂了
我的OC时间线
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04-22 16:40
广西大学 算法工程师
快手 大模型算法 二面
前面基本上都在问论文 无手撕1. 自我介绍2. 介绍下简历上这个项目3. 你对对话 LLM 的理解是什么?它和普通文本生成模型的核心区别是什么?答案:对话 LLM 不是简单地做 next token prediction,它要在多轮交互里持续维护用户意图、对话状态、约束条件和安全边界。普通生成模型更关注单次输入到输出的流畅性,对话模型还要考虑上下文一致性、角色一致性、拒答策略、澄清提问以及工具调用。它的核心难点在于“历史信息并不等价于有效状态”。用户前面说过的内容,有的仍然有效,有的已经被修正,有的是噪声。对话 LLM 必须学会根据当前轮次重新解释历史,而不是把所有历史机械拼接进去。工程上通常...
AI-Agent面试实战...
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