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肖恩要乐观
2023-04-14 21:40
清华大学深圳国际研究生院 算法工程师
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肖恩的找实习记录贴04
之前投的五家还是没消息,今天投了阿里。
加油!我不放弃!加油!我不焦虑!
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年薪百万的海王
武汉工程大学 算法工程师
楼主投的日常实习吗
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发布于 2023-04-15 12:24
湖北
诗诗
北京航空航天大学 算法工程师
楼主投的什么岗位
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发布于 2023-04-15 12:12
山东
暂无评论,快来抢首评~
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昨天 13:10
已编辑
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4.26 拼多多笔试
四个题,笔者睡过头了,只有1h时间,拼尽全力只答了2.45...本来想当怯战蜥蜴的,但是一想到下一次笔试在半个月后,这个恐怖的罚时让笔者不能接受,最后硬着上了...答的很烂,但是笔者真燃尽了...T1 95%有n个任务,要么占用a个token和b的时间,要么占用c的token和d的时间,任务可以不做现在有m的token和t的时间,问你最多能做多少个任务.由于实在没什么时间了,笔者写的dfs,意外发现好像是正解...但是只有95%是hyw???笔者代码这么烂的吗dfs常数巨大???(assert测了一下就是T在最后一个点了,但是有两个点是50个物品的,笔者不会卡时,不然有可能特判最后一个点卡过去...
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04-23 10:36
门头沟学院 嵌入式软件工程师
小鹏汽车嵌入式软件开发一面面经
最近整理了一下面小鹏嵌入式软件开发岗位的一面内容。整体感觉是,一面问得还是比较扎实,重点集中在嵌入式基础、RTOS、通信协议、内存、驱动理解和项目细节上。题目本身不算特别偏,但比较考验基础是否成体系,尤其是很多问题都可以顺着项目继续往下深挖,所以准备的时候不能只停留在背概念。请先做一下自我介绍,并重点讲一个你最熟悉的嵌入式项目你项目中的数据流是怎样的,从采集到处理再到发送,中间经过了哪些环节MCU 从上电到进入 main 函数,中间一般会经历哪些关键步骤启动文件和链接脚本分别起什么作用,为什么嵌入式开发离不开它们全局变量、局部变量、静态变量一般分布在哪些内存区域栈和堆分别适合什么场景,在嵌入式...
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03-03 12:55
北京交通大学 Java
简历+boss打招呼
为啥约不到面试啊😭😭😭是我的简历问题,还是打招呼有问题大佬们,能帮忙看看简历吗?
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04-15 18:11
中国人民大学 前端开发其它
面试官角度谈谈还要刷力扣吗
上周组里招人,我面了六个候选人,回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人,算法题写得都不错。第一道二分查找,五分钟之内给出解法,边界条件也处理得干净。第二道动态规划,状态转移方程写对了,空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历,力扣刷题量都在300以上。后三个呢,就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好,有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生,我印象特别深——她拿到题之后没有马上写,而是先问我:“面试官,我能先跟你确认一下我对题目的理解吗?”然后她把自己的思路讲了一遍,虽然最后代码写得不是最优解,但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的,但当我问她“如果这里是线上环境,你会怎么设计’的时候,她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么?我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候,也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷,你不刷就过不了笔试关。后来工作了,前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候,没人让你写反转链表,也没人让你手撕红黑树。更多的是:这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官,慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出,但目的变了。我出算法题,不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候,是怎么思考的。你会先理清题意吗?你会主动问边界条件吗?你想不出来的时候会怎么办?你写出来的代码,变量命名乱不乱、结构清不清楚?这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具,不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路,这没问题。但如果你刷了三百道题,却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的,那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode?要刷,但别只刷题。刷题的时候,多问自己几个为什么:为什么用这个数据结构?为什么这个解法比那个好?如果换个条件,解法还成立吗?把刷题当成锻炼思维的方式,而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的,从来不是一台背题机器,而是一个能解决问题的人。
牛客51274894...:
意思是光刷力扣还不够卷
AI时代还有必要刷lee...
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04-22 17:41
复旦大学 Python
面试被问"项目亮点是什么",这么难答吗。。。
面了一些实习生,简历上写了 AI 项目的很多,但大部分一问"这个项目的亮点在哪"就开始复述技术栈了——"用了 LangChain、用了向量数据库……这不是亮点好吗 所以做项目的时候,提前想好这三个问题: 我做了哪个技术决策?为什么这么选? 我遇到了什么坑?怎么解决的?数据变化是什么? 有没有人真的在用?反馈是什么? 所有的技术都是为了解决现实场景,我们更关心的是:“你是否有独立思考和解决问题的能力”
哪些AI项目值得做?
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