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EmperorDragonEmperor
2021-01-13 22:10
九江市第十一中学 C++
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快来参加“牛客小白月赛31(重现赛)@EmperorDragonEmperor”~ 比赛时间:2021年01月16日 19:00 - 2021年01月16日 22:00,比赛时长:180分钟,比赛地址:
https://www.nowcoder.com/acm/contest/11359
。
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01-22 16:59
清华大学 Java
我给 AI 提过的最离谱 Java 需求
有一次我对 AI 提了一个离谱到自己都觉得好笑的 Java 需求:“帮我写一个程序,自动找出所有内存泄漏、生成修复补丁,并直接提交到 Git。”这需求看起来像“自动化神器”,但本质是想让 AI 变成一个会理解业务、会分析代码、会操作版本库的全能工程师。更离谱的是我还加了一句:“顺便统一项目所有日志格式、处理所有异常,并回滚到上一版本。”AI 当然给了我一套很完整的方案,但我知道真正落地会非常复杂,也很可能把项目搞崩。后来我才明白,离谱的需求可以问,但别指望 AI 代替工程师做所有决定。
你给AI提过哪些离谱的需...
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01-22 09:13
蚌埠坦克学院 嵌入式软件开发
嵌入式进大厂:刚需技术栈与八股文准备指南
对嵌入式工程师来说,进大厂并不是“会不会写代码”的问题,而是你是否具备可规模化培养、可长期使用的能力。面试所考察的技术栈和八股文,本质上都是在验证这一点。一、嵌入式进大厂的核心技术栈(拆到不能再拆)1. C / C++:不是会写,是吃透在嵌入式面试中,C 语言几乎决定生死。重点不在语法,而在以下能力:内存模型栈、堆、全局区、常量区的区别局部变量和静态变量的生命周期野指针、悬空指针产生的原因指针与数组指针运算的本质函数指针、回调的真实用途位运算掩码、置位、清零外设寄存器操作的常见写法volatile / const / inlinevolatile 为什么能防止编译器优化在中断、DMA、寄存器访...
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不愿透露姓名的神秘牛友
2025-12-19 10:45
拼多多劝退
9硕后端,35k*18。实习转正,组内做基础架构的,电话沟通开了个劝退价
秋招路在何方:
少了啊,我身边都是350000k*18,发三体货币
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2025-12-14 11:33
门头沟学院 Java
签下三方时我没有任何情绪波动,继续努力向前行
这是一篇迟来的秋招反思总结。虽然可能是拿到了开发的大sp,或者说小ssp的开发offer,但是真正签下三方的那一刻却并没有什么情绪波动,只觉得“这事结束了,我该继续定下下一个阶段的目标了”。回顾一下自己的秋招历程。我的秋招真正的起点可能起源于去年的年中。那时的我可以说对于求职所需的技巧都完全不懂。没有人带,没有带我求职的“导师”,我所做的只能是问几个学长,然后在各种平台找大佬咨询。最后还是选择了资料最多的Java后端开发,从此我的学习便开始了。刷力扣、刷视频、写项目,日复一日,加了知识星球还去打卡,回看当时打卡记录持续了180+天,直到找到了日常实习才结束。不能说是007,但是平均下来也有了995的强度。在年底找到了第一份日常实习,于是踏上了说走就走的旅程。实习的时候每周都要请半天假从公司坐高铁回到学校,开完会再回去,从中午12点到晚上12点全都在路上,这份辛苦只有自己心里清楚。接着开始找暑期实习,先是被腾讯搞了一通,面微信面穿后录用评估挂,接着又是美团全部答上来后超时自动挂,最后在一个普通的下午突然收到了阿里的实习offer。那一刻所有的努力和辛苦都具象化。暑期实习的过程中,运气好进到了一个强度相对比较低的组,于是在7、8月份每天晚上下班后回去继续刷题、复习各技术栈,还要抽时间面试。到了9月初已经面了40+场,进了面的只挂过一次岗位不匹配的腾讯的存储类岗位。9月陆续收到了多个offer,我以为自己也许会算比较优秀?开始谈薪后发现自己其实只是普通的一员,加了各大信息共享群,发现总是有比我更强的人,也有算法的大佬比我断档的领先。至于我为什么没选算法,在之前的文章里有讲到;而开发的大佬则从本科就开始有了相关的沉淀,我自然无法比肩。于是我想到了“比你优秀的人比你还努力”,我有什么可骄傲的。于是开始继续学习,继续成长,这不是抖M式的强迫自己受苦,也不单纯是为了以后的竞争力,还是为了自己的充实感和心理满足。签下三方的时候没有什么情绪波动,只是普通的点了下按钮,然后转头又去继续改bug了。我想我老了也会继续保持学习,让我不被时代抛弃。
NBA球星伦纳德:
这段时间看了佬的故事, 也狠狠的激励了我, 保持持续学习的状态
26届校招投递进展
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01-20 16:57
门头沟学院 C++
入行算法嘛,那么接下来你要面对的是...
你以为你只需要调调参数?实际上,你要面对的将是:生犯贪嗔痴戾疑,死受鞭笞斧灼烹(不好意思,杀批乱入了)。好了,言归正传,作为一个合格的视频算法工程师,大概的技术链路就如下图所示,其中最重要的就是视频画质算法(超分/去噪/增强),这一领域不可避免地要深度依赖深度学习。“深度学习”这个概念大家耳熟不一定能详,但如何系统地掌握它?也就是从“知其然”到“知其所以然”? 阶段一:数学与编程基础 ( 2周左右,熟悉可跳过)万丈高楼平地起,在开始搭建神经网络之前,你需要掌握底层的语言(Python)和逻辑(数学)。不要被复杂的公式吓跑,我们以“够用”为标准。数学基础线性代数:矩阵运算、特征值、特征向量微积分...
为了入行xx岗,我学了_...
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