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门头沟吴彦祖
2019-12-31 00:28
门头沟学院 产品经理
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#一起练字吧#
D19 新年新气象,许愿变帅变胖变强,奥利给!
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05-12 08:44
蚌埠坦克学院 嵌入式软件开发
简历里写熟悉通信协议、驱动、BSP,面试官真正要听的其实是一整条数据链路
很多人写嵌入式简历,最容易堆上去的词就是 UART、SPI、I2C、CAN、以太网、Linux 驱动、BSP、FreeRTOS、DMA、中断。这些词本身当然没错,问题在于只要简历里出现得够多,面试官通常不会再按“名词解释”的方式问你。现在更常见的追问方式,是挑一条你项目里真实存在的数据链路,从外设收发开始,一路往上问到中断、DMA、缓存、任务切换、驱动接口、异常恢复、日志定位,再回到为什么这样设计。答得出来,说明你真做过;答到一半就散,说明大概率只是配过、调通过、抄过一版能跑的代码。最近公开面经、岗位要求和讨论里反复出现的几个方向也很一致:Linux、RTOS、驱动/BSP、C/C++、通信协...
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05-09 21:00
已编辑
杭州电子科技大学 Java
杭州某小厂一面
同学你好面试自我介绍吧。嗯 ,面试官好 ,我叫XXX,是杭州电子科技大学计算机科学与技术的学生。技术上我主攻 Java后端,熟悉 Java基础,并发编程,然后还会 redis MySQl等中间件,熟练使用 spring boot , spring cloud , spring ai等,在校期间我参与了直学通和绘镜两个项目,主要实现了跨断续播、优惠秒杀、 AI助手、任务调度、积分榜单等功能。 然后技术栈上主要是使用了 redis、消息队列等,我还自主经营了技术博客在 CSDN上分享 60多篇。阅读量达到 50,000+。嗯 ,你刚刚说用的 redis讲到你的 redis的理解呗嗯。嗯 , red...
黄同学在此:
才注意到,你居然29届,大一啊
查看15道真题和解析
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04-17 09:20
河南科技大学 Java
28届最难绷的时刻
我不上课,我要实习😡,这约面是真难啊,投了4天了就约到两个,一个笔试,一个面试
贪玩的山羊就要上岸了:
希望你能面上,加油
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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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05-12 15:30
门头沟学院 C++
AI Infra 学这些可以吗?
想做 AI Infra / LLM 推理系统 方向。 身边没有同方向的朋友能问,自己摸着石头过河整理了一份学习路线,越整理越虚——感觉知识点又多又散 我自己总结的核心路线就一句话: 先理解模型前向 → 再理解单请求生成 → 最后再看多请求 / 多卡 / 多实例下的系统优化 把 Decoder 模型和最小推理框架先跑通,再去看工业级系统,应该很多设计会自然浮出来——这个思路对吗? 想和大家多多交流!
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