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Blue__
2022-09-22 19:27
大连海事大学 测试开发
发布于辽宁
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美的一面群面
两个小姐姐口条真好
我感觉自己说不明白
#面经#
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柴蒋线
南京信息工程大学 前端工程师
口条是啥?舌头?
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发布于 2022-09-25 20:01
江苏
杜医生
武汉大学 语音识别
base 上海的吗
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发布于 2022-09-22 23:16
江苏
渊博的香蕉
同花顺_c++开发
收到了测评了吗
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发布于 2022-09-22 22:08
广东
凸透少付
合肥工业大学 算法工程师
我是17.50的
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发布于 2022-09-22 21:04
广东
yujunzss
武汉大学 Java
面试内容能不能分享一下呢
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发布于 2022-09-22 19:38
湖北
牛喵喵
门头沟学院 推荐算法
哈哈哈该不会我们一批的吧,我不是那个口才好的人
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发布于 2022-09-22 19:34
江苏
暂无评论,快来抢首评~
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这个面试官真的很温柔 也不拷打 就问你一些八股问题 真的是给了我这个面试新手很好的感觉 面完真的开心了一下午 因为感觉发挥的还不错 感觉有机会能进三面 后面也确实过了一个周末就通知三面了
发面经攒人品
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01-27 19:58
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月到手一万多的薪资,在当地买个房,两口子公积金都能覆盖房贷了,而且还不怎么加班,事情也没那么多,没那么繁琐,如果还离家近的话都闭着眼选了。选一万遍还是选中国烟草啊
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抛开难度不谈,你最想去哪...
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02-03 11:16
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在上一篇文章中,我们已经从整体架构的角度,梳理了企业级 AI 落地的一条核心链路:数仓 / 数据库 → 搜索与 RAG → Workflow / Agent并明确了一个前提事实:模型能否应用,不取决于模型本身,而取决于数据是否真正进入了模型的执行链路。这篇文章我们继续向前推进,聚焦真实落地场景:在 AI 加持的新一代数仓体系下,RAG + Workflow / Agent 在真实企业环境中,究竟是如何跑起来的?下图为完整运行链路:数据在数仓中完成 AI 化处理后,通过搜索与 RAG 转译为模型可理解的上下文,再由 Workflow 编排为可执行的 Agent 流程,支撑真实业务场景运行。一、当...
AI时代,哪些岗位最容易...
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