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lengxue
2023-02-08 11:48
门头沟学院 Java
发布于北京
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突发奇想
今天学习了一下Knife4j,突然想到,要是我是学前端的,我github联系这个作者,把他的前端页面美化一下,假如作者同意了,我这岂不是大学期间参加过开源项目,这写到简历上,这含金量,啧啧啧....
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牛客149883691号
门头沟学院 Java
你是懂开源的哈哈哈
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发布于 2023-02-09 19:30
河南
Aerospike
快手_支付中台_后端开发
怎么说呢,用处也不是很大,但聊胜于无
1
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发布于 2023-02-12 17:32
贵州
zjszjs007
天津中德应用技术大学 Java
可以咩
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发布于 2023-03-21 11:04
河北
Java仙人
台湾清华大学 Java
没你想象的那么有用
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发布于 2023-02-10 13:26
上海
孤桐伴雪
山东大学 Java
想法很美好,就差实现了哈哈哈!
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发布于 2023-02-09 18:03
山东
moonfire
快手_前端开发
啊这
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发布于 2023-02-08 19:08
上海
暂无评论,快来抢首评~
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01-21 15:24
门头沟学院 Java
实习薪资档位大揭秘:日薪300+就是人上人
秋招春招找实习时,除了岗位含金量,最纠结的就是薪资——到底多少才算正常?是不是低于200就被坑了?结合身边同学的经历和自己踩过的雷,今天就来拆解实习薪资的那些事儿,应届生速码避坑👇一、 实习薪资三大档位:从勉强糊口到潇洒度日先明确核心前提:以下按日薪划分(大部分互联网公司实习按日结),不同城市、行业有差异,但整体逃不出这三个档位,对应完全不同的生存状态。1. 日薪200以下:主打一个“勉强活着”这个档位基本是底线水平,常见于中小公司、传统行业或部分体制内实习(比如法院、基层单位)。在一线城市,每天200以下根本不够造——通勤费10-20元,三餐至少50元,再加点杂七杂八的开销,一个月下来要么...
实习生工资多少才算正常?
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01-26 20:09
西安邮电大学 后端工程师
大厂的后端需求流程是什么样的?
一句话总结:先看这个需求是否合理:需求评审会,再看这个需求给谁做:排期,那你打算怎么做:技术评审,做的怎么样:code review,测试介入。发布这个需求:上线需求评审会:这个实习生都不一定能参与,其实就是产品提完需求之后,大家一起聊一下这个需求的合理性,可行性和价值。一起对其一下对这个项目的理解。排期:看谁最近手里有空闲时间,就把这个需求给谁做。大厂内部都有一个类似日历的东西,相当于需求的时间管理表。你要和各个同学,比如产品,前端,测试协调好时间。比如你说你1.6-1.9预估完成这个需求,那前端是不是预估1.9-1.10完成前端需求?测试是不是预估1.10-1.11完成这个需求?技术评审:...
代码之外的生存之道
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01-25 15:47
沈阳工业大学 测试开发
leader当着我的面把数据清空了
leader让我用sql把数据更新一下,我正拿到账号密码登进数据库时,leader让我别操作了,估计是对实习生不放心,不过他让我看他操作,leader手速也是够快的,我看着他点了一下红色的按钮(清空表数据),正要说快回滚,leader就点到了commit上,就这么提交了,领导才反应过来,说了一声啊(数据没备份)
领导做过最不靠谱的事
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2025-12-22 16:08
深圳技术大学 Python
人生第一次面试结束了
1. 做自我介绍,并确认两个项目是个人独立开发还是学校项目?2. 从产品视角说明旅行规划助手项目的定位、能力、技术方案及需求解决办法?3. 追问1:旅行规划助手项目是否经过体验,效果如何,存在哪些问题及后续改进方向?4. 追问2:以“深圳玩三天预算3500元”为例,智能体能否满足需求,如何控制价格及响应时间?5. 知识库答疑助手项目是否为比赛,介绍技术方案(如RAG、混合检索、微调等)?6. 追问1:知识库答疑助手项目微调数据集的设计方法及测试集情况?7. 追问2:知识库答疑助手项目最终准确率及采用混合检索的原因?8. 追问3:知识库答疑助手项目向量模型和微调模型的选择依据及部署方案?9. 是否使用过多模态处理方式,图片识别的准确性及实现方法?10. 追问1:是否使用过Coze、Dify、N8N等低代码平台及使用程度?11. 确认实习时间(一周5天、持续6个月、1月初到岗的具体日期)?反问1:具体产品实习生进去负责哪个模块答:智能体 Demo 搭建、测试打标反问2:车载主要是负责端侧还是云端答:团队主要是负责云端,不涉及端侧
秋招,不懂就问
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01-22 13:25
清华大学 Java
AI Conding推荐
在 Java 开发领域,AI Coding 已经逐渐成为提升效率与代码质量的重要工具,选对工具比盲目跟风更关键。首推通用型大模型,如 ChatGPT、Claude。它们非常适合用于业务逻辑拆解、设计模式讲解、复杂 Bug 定位和代码重构建议,在阅读老代码、理解框架底层原理(如 Spring、JVM)时尤其高效。其次是代码补全与 IDE 深度集成工具,如 GitHub Copilot、Cursor、IntelliJ IDEA 自带的 AI Assistant。这类工具在写 Controller、DTO、Mapper、单元测试时体验极佳,能快速生成样板代码,显著减少重复劳动。对 Java 后端来说...
AI coding的好用...
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