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在秋招的杰尼龟很粗心
2023-10-19 20:10
西安电子科技大学 射频工程师
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早早就投了比亚迪,结果到现在都没收到面试消息,今年真是随机抽?已化身迪子黑粉。
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牛客74624819号
门头沟学院 材料工程师
变迪黑了
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发布于 2023-10-20 10:29
广东
能给我发个offer吗
蚌埠坦克学院 嵌入式软件开发
纯随机,黑化了
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发布于 2023-10-19 20:55
广东
暂无评论,快来抢首评~
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04-23 10:32
门头沟学院 Java
🚨你的AI项目,为什么总跟别人“撞车”?
打开GitHub搜“AI应用”,跳出来的结果是不是都差不多?又一个RAG知识库问答 📚又一个ChatGPT套壳网站 💬又一个LangChain文档加载器 🔧代码换了个写法,README换了个排版,但内核一模一样。更扎心的是:你跟着教程吭哧吭哧做出来的东西,和另外100个求职者简历上写的,几乎没有区别。面试官看多了,审美疲劳 😮💨 你也知道这项目拿不出手,但不知道该做什么、能做什么。🤔 为什么市面上的项目都“长一个样”?因为教程教的,都是“标准答案”。教程教你搭RAG → 大家都用LangChain + Chroma + OpenAI教程教你做Agent → 大家都用ReAct模式...
哪些AI项目值得做?
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04-25 23:03
门头沟学院 Java
2026.4.25 面经学习第三天
雪花算法 主要用于生成全局唯一ID,并且长用来作为数据表主键 雪花算法=符号位+时间戳+机械码+序列号 优点是性能高,不依赖数据库,天然支持分布式 缺点是会有时钟回拨产生重复ID和序列号溢出的风险 时钟回拨问题怎么解决? 检测并阻塞 当检测到当前时间 < 上一次时间时,直接拒绝或阻塞,等待时间追平。这里的等待时间追平是指系统时间追上一次生成ID的时间 多时钟序列 引入“时钟版本号”(clockId),时间回拨时切换 clockId 保证不同时间段生成的 ID 不冲突(类似逻辑分片) 序列号溢出怎么解决 等待下一毫秒 当序列号用完,阻塞到下一毫秒再继续生成这是默认实现,简单且可靠 扩展序列...
每日面经记录
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04-14 17:09
西南交通大学 C++
原来平均泡这么久,我又可以等了
腾讯校招公众号的数据,估计那77%都在横向
没见过C:
我感觉还有23%没发还差不多
我的求职进度条
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04-15 18:28
华南理工大学 大数据开发工程师
leetcode害了我的室友!!
自从我室友在计算机导论课上听说了“刷 LeetCode 是进入大厂的敲门砖”,整个人就跟走火入魔了一样。他在宿舍门口贴了一张A4纸,上面写着:“正在 DP,请勿打扰,否则 Time Limit Exceeded。”日记本的扉页被他用黑色水笔加粗描了三遍:“Talk is cheap. Show me the code。”连宿舍聚餐,他都要给我们讲解:“今天的座位安排可以用回溯算法解决,但为了避免栈溢出,我建议用动态规划。来,这是状态转移方程:dp[i][j] 代表第 i 个人坐在第 j 个位置的最优解。”我让他去楼下取个快递,他不直接去,非要在门口踱步,嘴里念念有词:“这是一个图的遍历问题。从宿舍楼(root)到驿站(target node),我应该用 BFS 还是 DFS?嗯,求最短路径,还是广度优先好。”和同学约好出去开黑,他会提前发消息:“集合点 (x, y),我们俩的路径有 k 个交点,为了最小化时间复杂度,应该在 (x/2, y/2) 处汇合。”有一次另一个室友低血糖犯了,让他帮忙找颗糖,他居然冷静地分析道:“别急,这是一个查找问题。零食箱是无序数组,暴力查找是 O(n)。如果按甜度排序,我就可以用二分查找,时间复杂度降到 O(log n)。”他做卫生也要讲究算法效率:“拖地是典型的岛屿问题,要先把连通的污渍区块都清理掉。倒垃圾可以用双指针法,一个指针从左往右,一个从右往左,能最快匹配垃圾分类。”现在我们宿舍的画风已经完全变了,大家不聊游戏和妹子,对话都是这样的:“你 Two Sum 刷了几遍了?”“别提了,昨天遇到一道 Hard 题,我连暴力解都想不出来,最后只能看题解。你呢?”“我动态规划还不行,总是找不到最优子结构。今天那道接雨水给我整麻了。”……LeetCode 真的害了我室友!!!
老六f:
编程嘉豪来了
AI时代还有必要刷lee...
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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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