好好学习，天天向上。这两天天气有点回暖，不过还是要注意保暖啊！！牛油们。
2021-10-26
在牛客打卡2天，今天也很努力鸭！
每日监督打卡
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04-25 19:51
门头沟学院 Java
暑期面试timeline ：
这周八轮面试，也算是耐面王了，解锁成就面试十连过，许愿字节 hr 面，球球了让我当节孝子3.9 字节一面 ： 广告架构与工程 （挂）3.14 腾讯一面 ： hr 业务线 （挂）3.25 字节一面 ： 巨量星图 （挂）4.9 腾讯一面 ： 腾讯广告 （挂）4.8 美团一面 ： 美团平台 - 地图绘制组 （过）4.14 tme 一面 ： q音业务线 （过）4.15 美团二面 ： 美团平台 - 地图绘制组 （过，第二天上午口头oc）4.16 虾皮一面 ： 供应链（上午面，下午过 ）4.16 tme 二面 ： q 音业务线 （面完一小时约三面）4.20 字节一面 ： 中国交易与广告 （秒过，约两小时后...
我的实习求职记录
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04-26 21:22
杭州电子科技大学 大数据开发工程师
说几个真的能写进简历、面试还能聊得起来的。
第一个是本地知识库问答。把自己的笔记、PDF、文档喂给模型，做一个能检索能问答的系统。技术栈就是LangChain加向量数据库，难度不高但涉及RAG全流程，面试官最爱问这个，你踩过坑就能聊很久。第二个是Agent自动化工具。找一个你自己真实的重复性工作，让AI帮你自动完成。比如自动抓招聘信息整理成表格、自动总结每天的技术新闻发到邮件。场景越真实越好，面试时说这个工具我自己每天在用比任何包装都有说服力。第三个是模型微调。找一个垂直领域的开源数据集，拿Llama或者Qwen跑一次LoRA微调。不需要效果多好，重要的是你走通了训练评估部署全流程，这个经历很少人有，写进简历直接拉开差距。这三个项目有个...
哪些AI项目值得做？
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04-18 08:17
西安邮电大学 golang
在没有保底时拒了百度，但我赌赢了字节
现在回看当时的决定，半个月前放弃百度offer的自己，真的很勇敢。当时距离入职百度只剩5天，身边所有人都在劝我：“稳一点，先去百度吧。” 但只有我清楚，我想要的不只是“还不错”。于是我咬咬牙，拒掉了offer，决定全力all in暑期实习。其实我也不是一时冲动——三月底我就已经把面试准备得比较充分了，只是求职之路哪能顺风顺水？当时在走的流程因为匹配度不够挂掉了，好在面评还不错，我也早就做好了打多轮复活赛的准备。也许是命运垂青这份勇敢，我在第二次字节复活赛就成功上岸了。很多人眼里的“孤注一掷”，从来都不是盲目冒险。面临和我一样纠结的同学，不妨拼一把，去争取自己真正想要的东西。但也想认真说一句：能拿着保底找工作当然是最好的。我当时的情况是三月几乎没有其他面试机会，这个offer必须四月初到岗，而四月的面试机会反而更多，保底对我来说其实已经没什么缓冲作用了，所以我是充分权衡后才做出的决定。大家千万别盲目学我直接拒掉保底，一定要结合自己的情况慎重考虑呀。
elliot19：高手拒了还有offer，像我这种菜鸡百度永远卡复筛，根本没有offer
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04-24 11:10
已编辑
荆州职业技术学院 Java
暑期完结！
本人bg双非➕百度实习，经过漫长的两个月在职求职，暑期终上岸字节，在这里感谢节子收留以下是一些timeline：3.5 米哈游一面 凉3.10 字节飞书一面 凉3.17 腾讯teg一面 凉3.17 京东支付一面 凉3.25 字节国际化广告一面 几天后告知过4.7 腾讯数据计算平台一面秒过4.8 字节国际化广告二面 面完秒挂秒捞4.9 美团一面 凉4.9 腾讯数据计算平台二面完到hr面，泡了几天一直没约hr面然后流程结束，这是最难受的一个4.13 字节国际化一面秒过4.15 快手主站一面挂4.17 字节国际化二面面完过一会告知通过4.23 字节正式offer从以上总结早期准备的实在不足，对于八股对于简历上实习内容准备的都不够充分，所以许多倒在了一面，后面面着面着才慢慢进入状态，可能也由于在职面试的原因吧，一边上班一边复习实在痛苦，本来想着找不到就继续赖着百度，其实到最后活也不想干，面试准备的也不充分，也算给自己一个教训吧，最好时时刻刻准备好面试的状态，八股算法不能停，祝🐮友暑期也一切顺利！
励志成为双港第一ja...：太强了大佬，我想问一下如果在职的话怎么面试啊
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04-22 17:08
广西大学 算法工程师
AI Agent常考面试题汇总- LoRA篇
1. 什么是 LoRA？LoRA 全称是 Low-Rank Adaptation，核心思想是在微调大模型时不直接更新原始大权重矩阵，而是冻结预训练权重，只额外学习两个低秩矩阵，用这两个小矩阵的乘积去近似原权重的增量。原来如果某层权重是： W ∈ R^(d×k) LoRA 不直接学习 ΔW 的完整矩阵，而是写成： ΔW = B A A ∈ R^(r×k), B ∈ R^(d×r), 且 r << min(d, k) 最终前向变成： h = W x + ΔW x = W x + B A x 这样训练参数量会大幅下降。2. LoRA 的思路是什么？LoRA 的基本假设是：大模型在迁移到下...
AI-Agent面试实战...
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