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DanHHen
广州大学 嵌入式工程师
发布于广东
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@嵌进现实的大厂梦:
金九银十只是对于“92”,双非还没开始
每到九月十月,大家都说是“金九银十”,是找工作的最佳时间。可实际上,这句话更多是对“92”应届毕业生而言,也就是那些秋招大厂主力面向的群体。而对于双非背景的同学来说,这个阶段往往才刚刚拉开序幕。很多机会并不会在第一波就出现,而是集中在补招、二批和后续岗位空缺时。所以,不要因为眼前的对比而焦虑。对于双非来说,耐心积累、持续准备,真正的机会可能在别人松懈的时候才会到来。一句话:金九银十,不是所有人的起点,但坚持下来,总会有属于你的机会。所以对于双非来说海投是最好的解决方法。
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拼多多集团-PDD_服务端研发工程师(准入职员工)
性能优化上线后,用户反馈区突然安静了
第一次打开那个用户反馈群的时候,我以为自己进错了频道。 消息刷得很快,清一色都是在抱怨——页面加载慢、操作卡顿、等半天没反应。我翻了翻历史记录,类似的反馈已经持续了好几天,而且越来越密集。 "这个性能问题,你来跟一下。"导师在周会上把任务指给了我。 说实话,我有点懵。来拼多多实习才一个多月,平时做的都是相对独立的小需求,第一次接手一个直接影响用户体验的线上问题。我下意识看了导师一眼,他没有多解释,只是点了下头,意思是:就是你。 我先从监控数据入手,一层一层看调用链路。刚开始看不出什么名堂,接口响应时间整体在波动,但没有特别明显的异常点。我盯着图表看了一下午,越看越焦虑。下班...
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03-22 15:28
门头沟学院 Java
SQL注入
ps:如果这篇帖子对于还在找工作和找实习的你有所帮助,可以关注我,给本贴点赞、评论、收藏并订阅专栏;同时不要吝啬您的花花一、SQL注入核心定义SQL注入(SQL Injection)是Web应用领域最常见、危害极高的安全漏洞,属于代码注入类攻击手段。攻击者通过在应用可控输入点(登录框、搜索框、URL参数、Cookie、表单等)插入恶意SQL语句片段,利用程序未严格校验过滤输入的漏洞,让恶意代码被数据库当作合法SQL指令执行,最终实现非法窃取、篡改、删除数据,甚至控制数据库服务器和Web服务器的目的。该漏洞的本质是代码与数据未分离,开发者将用户可控输入直接拼接进SQL语句,导致输入内容突破“数据...
MyBatis
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03-18 01:22
门头沟学院 Java
春招还有机会嘛
我现在这个水平大概能拿到多少薪资的offer😂
多多爱我我爱多多:
linkedList 替换 arrayList 是怎么实现20倍提升的 好奇
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03-26 08:58
已编辑
门头沟学院 Java
快手暑期实习(附面经攒人品
ttl: 3.19一面晚上过3.20二面3.23oc3.25offerbase:末9有一段中小厂实习一面面经:(总体时长一个小时二十分钟左右没什么八股,主要都是问项目和场景题1.实习(问了有四十分钟,感觉面试官很看重实习这一块,一直在拷打,问到后面我都要疯了,好在准备得比较充分1️⃣用的是什么中间件,有参与技术选型吗,实习的项目里为什么选这个RabbitMQ而不是kafka,为什么不用RocketMQ,为什么放弃异步,自己的项目里面使用的是kafka,那你觉得项目和实习的中间件选型有差异的原因是什么,他们之间的区别在哪里,底层的原因知道吗(高柱到这里已经快疯了,但是硬着头皮答完了,主要是从一致性吞吐量和框架的契合度答,面试官说答得挺好的,应该是没什么问题,这一块就问了快半个小时,到这里我已经快疯了2️⃣项目怎么对接上下游3️⃣介绍项目的难点重点4️⃣微服务(高柱实习是单体项目没涉及这一块5️⃣Redis的使用2.项目:1️⃣智能客服是怎么应用在项目里的(langchain4j➕rag➕functioncalling)2️⃣RAG了解多少3️⃣文本向量化的难点是什么,了解哪些大模型的知识(我一点不懂,纯瞎扯,但貌似扯对了4️⃣对ai的态度是什么,aicoding相关5️⃣怎么保证多节点下Caffeine缓存里面数据都是一致的(答的是短ttl,面试官不是很满意,但是我确实不太懂这个怎么保证,后来查了还是不懂怎么保证6️⃣Redis的使用,和你的实习项目的使用有区别吗,还有一些引申问题3.八股(含量不高,就是走个过场1️⃣进程的内存布局2️⃣Redis三剑客3️⃣微服务相关知识(高柱已经忘得差不多了…勉强答上来4️⃣JVM5️⃣线程状态6️⃣线程安全,在你的实习项目里怎么保证线程安全的(又绕回来了4.智商题找异常球5.手撕:1️⃣五道sql,不难2️⃣力扣不重叠的滑动窗口数组,贪心➕双指针秒了强度拉满了这个一面,高柱到后面人都是傻的二面面经:(就半个小时实习拷打,简历上写了几点就问了几点,问完就结束了,无手撕
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03-25 17:03
吉林农业大学 算法工程师
信雅达 AI Agent开发一面
1. 自我介绍2. 项目拷打3. 你实习做了什么 有什么提升 详细说说4.Transformer 为什么适合做大模型底座?Transformer 适合做大模型底座,核心原因是 并行能力强、长距离依赖建模能力强、扩展性好。RNN 按时间步串行处理,训练效率低,而且长距离依赖容易衰减;Transformer 使用 Self-Attention 直接建模任意位置之间的关系,训练时可以并行处理整段序列,所以更适合大规模预训练。现在大部分大模型都以 Transformer 为核心结构。5. Self-Attention 的公式是什么?输入 (X) 先映射成 Query、Key、Value:注意力计算公式...
AI-Agent面试实战...
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