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匿名牛油
2024-12-06 11:01
不愿透露姓名的神秘牛友
发布于北京
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| 硕士海归 |
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速腾聚创
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昨天 08:22
北京邮电大学 嵌入式工程师
秋招我最常用的托offer的话术
理由1:与父母沟通型话术1:您好,收到贵公司的offer非常荣幸,贵公司的发展前景和公司文化我都非常看好,与我的所学专业也很契合。目前我还没有和家里沟通,等我和家里沟通之后第一时间给您答复(这个时候一般可以拖2-5天,只要单位不催你,你就可以装死)。话术2:您好,这几天和家里沟通了贵单位的基本情况,家里各方面都挺满意的,但由于通勤较远(可替换其他原因)家里有点担心,想问问您公司有没有市内通勤车或者人才公寓呢(这里不管他回答什么,你都可以往下接)?我再和家里商量一下,三天内给您答复(这次如果催得紧最好说个时间,让公司感受到你的诚意)。理由2:系统故障型话术1:您好,我们学校的签约系统是网签。由于...
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01-22 14:28
众安集团_测试开发工程师(准入职员工)
三棵树内推,三棵树内推码
三棵树ai测评行为能力1.请做一段自我介绍,说说你的教育背景,实习经验等,用时不超过5分钟。2.在你的学习和项目经历中,你似乎经常面临时间紧迫、任务繁重的挑战,能否分享一个具体的例子,描述一下在面对这些压力时,你如何管理和应对及最终达成目标的。3.你参与的这个项目最终的成果如何,你的成果得到了哪些方面的认可和表彰。4.回忆一下在你的学习或实习经历中,有一次你主动追求极致,把事情做到最好的例子,你当时究竟做了什么,为什么选择这么做,怎么证明这件事已经做到了最好。5.请回忆一个在团队工作里,你和团队成员没能达成一致意见的情况,当时你具体是怎么做的,说了什么去影响对方,最后结果是怎样的呢?6.从你的...
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2025-12-24 15:25
已编辑
门头沟学院 前端工程师
记录鼠鼠第一次面大厂(已挂附面经版)
是腾讯的csig腾讯云,前天晚上九点突然打电话约面,激动的通宵学了一晚上,第二天状态很差改了今天(以后再也不通宵学习了)感觉自己浪费了面试官一个半小时单纯手写+场景,无八股无项目无算法,打击真的很大,全是在面试官提醒的情况下完成的,自己技术方面真的还是有待提高,实力匹配不上大厂和已经面试的两个公司完全不一样,很注重编码能力和解决问题的能力,然而我这两个方面都很薄弱,面试官人很好很耐心的等我写完题目,遇到瓶颈也会提醒我,写不出题也会很耐心的跟我讲解好感动,到最后面试结束还安慰我打算把下周最后一场面试面完之后就不面啦,如果能去实习还是很开心,但是最重要的还是好好努力提高技术以下是面经第一题// 实现一个解析 url 参数的函数function parseUrl(urlStr) {// TODO}parseUrl('*********************************************');// 返回 {a: 1, b: 2, c: 3}追问:在链接里见过什么部分?用 hash 路由的话放在哪第二题// 考虑有一个异步任务要执行,返回 Promise,这个任务可能会失败,请实现 retry 方法,返回新方法,可以在失败后自动重试指定的次数。/*** 异步任务重试* @param task 要执行的异步任务* @param times 需要重试的次数,默认为 3 次*/function retry(task, times = 3) {// TODO: 请实现}// ---------------测试示例 ----------------// 原方法const request = async (data) => {// 模拟失败if (Math.random() < 0.7) {throw new Error('request failed');}const res = await fetch('https://jsonplaceholder.typicode.com/posts', {method: 'POST',body: JSON.stringify(data),});return res.json();}// 新的方法const requestWithRetry = retry(request);// 使用async function run() {const res = await requestWithRetry({ body: 'content' });console.log(res);}run();第三题就是给 retry 函数添加类型注释,用到泛型第四题:在组件库中将 Alert 用 api 的形式实现(应该就是 message 这个组件)怎么渲染到一个浮层里而不是原地渲染出来
不知道怎么取名字_:
技术这个东西,太杂了,而且要下功夫的
查看5道真题和解析
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01-25 10:54
门头沟学院 大数据开发工程师
数据开发在AI时代的转变,数仓、RAG(检索增强)与 Agent如何支持企业级AI
传统数仓、数据库和分析系统,为业务提供了稳定的数据支持和决策依据。但当数据开始面对 LLM 时,就产生了一个全新的挑战:如何将企业数据转化为模型可感知、可检索、可执行的“上下文”。在企业 AI 系统中,这一过程通常经历三个关键环节:1. 数仓与数据库:提供干净、统一、结构化的业务数据。2. 搜索与 RAG:让模型能够快速、稳定地访问相关信息。3. 工作流与 Agent:将数据能力编排成可执行的任务,实现复杂业务的闭环。图中展示了这一链路的概览。通过这条链路,可以发现数据不再只是“给人看的”,而是成为 AI 执行的核心驱动力。一、从数仓到 LLM:数据“服务对象”的变化在之前的文章中(微信公众号...
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毁约太不地道
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签了解约函吗
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