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许愿oc啊
2022-04-13 09:45
门头沟学院 C++
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第一天
2022-04-13
在牛客打卡21天,今天也很努力鸭!
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03-29 22:51
杭州电子科技大学 大数据开发工程师
我觉得问错了,应该问哪个更值。
客观说北京机会更多,上海生活更好。但"苦不苦"这事儿,跟城市关系真没那么大,跟你做什么工作关系更大。我朋友在北京大厂,虽然冬天冷得要命,但年薪40万、团队氛围好、天天能学新东西,他觉得一点不苦。我另一个哥们儿在上海外包公司,气候宜人又怎样?天天996改低级bug,月薪1万5,房租就要6千,他说每天都想逃。真正的苦是:在一个城市看不到希望。工资涨不动、技术没进步、存款攒不下,这才是最磨人的。至于天气冷点、房租贵点、地铁挤点,这些都是表面的苦,咬咬牙能扛。所以别纠结漂哪儿。问问自己:这个城市有没有你想要的机会?你在这儿能不能成长?三年后你会比现在更值钱吗?如果答案是yes,那就...
沪漂/北漂你觉得哪个更苦...
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04-03 16:03
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门头沟学院 Java
银行老学长带来点春招信息差
大家好,我是24届985硕,毕业加入厦门银行,目前已经有2年了,今天想用我的经历,给大家分享点春招信息差。 先说结论,如果银行某个岗位有确定的培养路径+发展路线,那可以无脑冲。 因为只有我自己知道如果没有这两项,会有多艰难。记得两年前我入职时,我们还没有管培生体系。我是从“科技部新人”一步步摸过来的:轮岗靠申请、项目靠抢、导师靠缘分。 说实话,前半年我挺羡慕互联网大厂的“系统化培养”的。 但今年不一样了。行里第一次设立科技管培生,我看到了我们这批“老员工”当年踩过的坑,正在被填平: 轮岗不再靠运气:管培生会轮换核心部门和岗位,每个阶段有明确的学习地图;导师不再靠缘分:每个管培生配一位导师,...
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不愿透露姓名的神秘牛友
03-24 18:16
26届在大厂实习过,祛魅了
大四上学期在某厂实习了三个月,说说真实感受吧。进去之前幻想的是参与核心项目、接触前沿技术。实际上每天就是写一些边角需求,改改前人的代码,开不完的会。mentor人挺好但也很忙,大部分时间还是自己摸索。最大的感触是:大厂没有想象中那么光鲜。工位很挤,实习生能接触到的东西真的有限,很多核心代码权限都没有。现在春招我反而没那么执着大厂了,更看重具体做什么、团队氛围怎么样。实习过一次之后你就会发现,公司名字真的只是个壳子,每天干的活才是实实在在的。
码客明:
说的不好听,其实上班都是当奴才,只是主子不一定大厂就是主子牛逼一些
第一份工作一定要去大厂吗
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03-27 16:40
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门头沟学院 C++
26 学院本经历笔记
26学院本太难了,很多公司机筛就给我刷了。机会都难拿到如果是简历存在问题也欢迎拷打————————————————————分割线——————————————————————2026.3.4更新:发完贴之后,时不时投递又收到了不少的笔试/面试邀请。主要是之前投递简历出去之后基本上都是沉默状态,年后好转了不少timeline:2026.01.21 文远知行笔试,半年多没刷算法题 ->挂 (后续HR说春招可以重新安排笔试)2026.2.4 小鹏汇天 技术一面,第二周收到结果 ->挂2026.2.12 大众Cariad代招 技术二面 ->Offer2026.2.28 多益网络技术面试,由于风评太差,一直在犹豫要不要接面试 ->推迟-----------分割线-----------2026.3 月前的某一天,临时去电网报名了二批计算机岗位的笔试2026.3.6 从上家公司实习离职,氛围最好的一家公司,leader 说可以帮忙转正,但是流程太长,而且我们部门据说只有一个 hc,更想要研究生,我很有可能是会被签外包公司在这里干活,就离职了。2026.3.9 入职新公司,大众Cariad 以外部公司的身份进组,项目组签了三年,后续三年应该都可以在这里呆,不知道有没有希望原地跳槽。2026.3.10 电网考试居然说我通过资格审查了,短信约我去参加资格审查,请假一天,买了 12 号晚上的机票回成都2026.3.15 参加国家电网计算机类笔试2026.3.17 电网出成绩了,感觉很低。觉得已经🈚️了2026.3.18 收到电网面试通知,通知 3.22-3.25 这个时间去面试,我的岗位只招 1 个人。据说面试只有 2-3 人,不知道能不能成功----------分割线-----------2026.3.21 电网面试结束,感觉回答的还勉勉强强,大概是2个岗位分别招1个人,一共11人面试,实际来了9人2026.3.27 出面试成绩,满分100分,早上10:20左右发现面试成绩46,我震惊了,没截图,后面过了十分钟重新看发现面试成绩给我改成58了。但同样震惊。朋友问我是不是把面试官打了,哈哈
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03-31 00:39
广西大学 算法工程师
微信 大模型算法开发 一面
1. 介绍下你实习学了什么 做过什么项目,为什么离职的2. MoE 为什么能在参数量很大的情况下还能把训练和推理成本压住,真正难点在哪MoE 的关键不是“参数变多了”,而是“每个 token 只激活一部分参数”。也就是说总参数量可以做得很大,但单次前向只走少数几个 expert,所以理论上计算量不会随着总参数线性增长。这个思路在大模型里很有吸引力,因为可以同时兼顾容量和成本。但真正难的地方是路由和负载均衡。路由器如果只偏爱少数 expert,训练会很不稳定,热门 expert 被打爆,冷门 expert 学不到东西。另一个难点是通信开销,尤其多机训练时,token dispatch 和 gat...
AI-Agent面试实战...
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