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愉快的托尼在吵架
2023-09-26 22:42
门头沟学院 C++
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佬们 是不是美团只面了两轮技术面一定是大白菜啊
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Royalharu
华为_全球技术服务部GTS_昇腾AI算力交付与服务
sp以上会加面
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发布于 2023-10-01 11:15
贵州
Diggo
美团_Web前端
基本上是的
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发布于 2023-09-26 23:16
湖北
贪玩的花生米说这不是bug
東京大学 算法工程师
不是,我同学两面技术面,50w+
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发布于 2023-10-25 18:38
日本
在线蹲牛友的红太狼很想奋斗
门头沟学院 前端工程师
蹲一下我也只有两轮 推进贼快 许愿奇迹
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发布于 2023-10-09 11:43
辽宁
能否卷成麻花
门头沟学院 算法工程师
是的
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发布于 2023-09-29 23:15
陕西
Woodpecker(ง•̀_•́)ง
美团_算法策略
同问
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发布于 2023-09-26 23:07
广东
暂无评论,快来抢首评~
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01-22 18:02
太原科技大学 Java
善意竟成了被甩锅的导火索!
#围观美财长回应斩杀线甩锅# 2025年年中,一个风和日丽的周五下午,我带着美丽的心情,在公司,完善项目网站的一个功能,查看数据库的时候,突然发现一张表里的数据很奇怪。那是个业务数据表,按理说在几秒的时间内,不应该出现三条同样的经办数据(一个客户不可能在几秒内,做三次业务),可偏偏,很多用户数据都出现了这种情况。关键还是正式环境,客户是政府单位的,后面要是稽查起来,不敢想了。虽然不是我做的功能,但还是给我吓的,尿不湿都湿了。 我赶紧给项目经理说了情况,结果就被扣了帽子,说我发现了,怎么不赶紧改,还问是什么原因?直接给我干懵了,我是赶紧看那个功能代码呀,那会是真的害怕了,框框一顿看,后面才发现了...
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01-21 11:05
已编辑
南京邮电大学 Java
考研+转行-前端面经-华为od
背景目标院校 考研失败+转行计算机相关专业但是毕业之后工作不是软开方向,相当于转行,25年上半年第一次有辞职的想法,因为是换方向,所以就在牛客上找了下华为od的相关帖子,在评论区找到了有人推荐栗栗姐,正好刷到她发新帖就在找她了解下具体的情况。晚上栗栗姐直接打电话,与我沟通了半个小时,详细讲解od的内容。后面因为个人原因从上一家公司辞职后没选择直接走流程而是回家考研,后面考虑才重新联系栗栗姐,重新刷了一个多月的题以后开始走流程机考(200)约好机考之后会发确认邮件,邮件里的地址就是考试地址,收到邮件后七天之内都有效。考试需要下载牛客考试客户端、双机位摄像头调试、身份确认。进链接前记得关掉电脑的杀...
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2025-12-22 16:51
湖南大学 安卓
室友提前实习,回来之后就变了
记得那年大三的时候,我们都在玩,室友突然说要去一线城市实习,我们都笑他不好好把握没课的大学时光……结果第二年开春室友回来之后就变了一个人,游戏也不打了,整天就是抱着电脑刷题,做项目,闲下来的时候就给我们讲实习遇到的同事,还有好mt,他说现在很清楚知道自己想要什么,不考研不考公,想去大厂工作……最后我们都在考研的时候,他已经拿到了大疆的offer,有一次碰到他刚好一起进图书馆,我问他年薪多少,他不好意思的笑了笑,40w+,然后我两就分开了,他去了机房,我去了自习室……
在下小袋鼠:
40w 年薪暴击考研党,这差距太真实了
一人说一个提前实习的好处
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01-08 16:12
传音控股_算法工程师
招个好点的实习生这么难吗
面了5个实习生了,技术好的base不是特别考虑,base满足的技术又不太行,真难呀,各位优秀的学弟学妹们毛遂自荐呀【岗位职责】1. 算法优化与落地:重点参与图像编辑(Image Editing)领域的算法研究,特别是针对图像消除(Object Removal/Inpainting)任务的效果优化。2. 核心技术攻关:模型蒸馏:参与大规模生成模型的蒸馏工作,在保证生成质量的前提下,优化模型推理速度与显存占用。RLHF 对齐:探索并应用 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)技术,利用人类反馈数据优化生成模型的逻辑一致性与视觉美感。1. 实验与数据管理:负责相关算法实验的配置、运行与结果分析;协助进行高质量训练数据的清洗、整理与构建,建立更高效的数据 pipeline。2. 前沿探索:阅读最新顶会论文,复现并改进 SOTA 算法,探索提升消除任务鲁棒性的新方法。base:深圳薪资:200-400公司:传音邮箱:xin.wang4@transsion.com
迷茫的大四🐶:
base不满足是为什么
,实习薪资开高一点也行吧
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01-23 14:33
北京大学 Java
学会“原子化”Prompt
经验就一条:Prompt 一定要拆开,任务一定要变简单。在面对小模型时,它们能力有限,如果把一堆要求(比如整篇文章+要求)塞进一个 Prompt,可能回答的就牛头不对马嘴了——不是主语识别不全,就是逻辑硬伤,或者答案缺斤少两。要把 Prompt 变成“工作流”,每一步只处理一个问题。比如“根据文章提问”,我通常拆成三步:第一步:只让模型识别文章的主语。第二步:根据主语去编问题。第三步:再针对问题生成答案。每步只干一件事,模型想出错都难。再比如做长文本的“分块(Chunk)”处理:不要让模型重写全文,除非你的token值够用,而且还会增加它的思考难度。你可以把原文段落编上号,让模型只输出:“标题...
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