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路飞
2021-07-23 20:43
绿盟_研发工程师
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2021-07-23
在牛客打卡27天,今天学习:刷题 42 道/代码提交 20 次
每日监督打卡
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2025-12-29 15:34
正浩创新EcoFlow_电力电子软件工程师(准入职员工)
正浩创新内推,正浩创新内推码
一整个面试下来,感觉正浩的技术面真的很扎实!趁热乎整理一波面经(纯干货版),希望能帮到准备面试的学弟学妹们~ 【结尾有血泪总结建议!】🔧 【一面 · 硬核技术面】面试官问的非常细致深入🔥,主要围绕电源知识,我总结出的题目供参考:1为什么相同载波频率下,单相全桥用单极性倍频比双极性调制,变压器发热少?2为什么光靠软件死区不够可靠?(死区门道多啊!)3MOSFET vs IGBT,优缺点怎么选?(器件基础)4LCL滤波器咋设计?(公式忘了,幸好说清了关键参数影响😅)5LC vs LCL滤波器区别?6逆变器输出电流THD从3%降到2%以下,你会改啥?7Boost拓扑和输入输出关系?(基础中的基...
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2025-12-30 15:10
睿琪软件_产品经理(准入职员工)
滴滴内推,滴滴内推码
滴滴后端一二面面经一面40min纯技术面,面试官很友好,时不时会对你微笑,然后点头表示肯定,答对了还会说说得对。挑选一个你最想介绍的项目介绍一下,没有深挖。八股盛宴:C++、C、数据结构、数据库。总结就是不是简单的问你什么是虚函数,然后你说个虚指针,虚函数表就完事了。还会问你空指针可以调用类的方法吗?调用虚函数或者非静态成员变量的非虚函数为什么会崩溃?在什么阶段?大概就是这个意思,所以需要对每个方向的知识点有很深的理解,或者说实际开发中切实的应用过才能答得出来。二面25min个人感觉是目前为止碰到的最让人不解的面试官,全程皱着眉头,问的问题我没理解清楚也不会过多解释,直接默认我不会,然后说那我...
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2025-12-22 17:56
已编辑
北京城市学院 测试工程师
2027届应届毕业生 双非本求拷打简历
本人2027届应届毕业生 目前在实习 不过这就业形势已经疯狂,求拷打简历 ,目前在学习 云计算 智算 Agent rag等等火热领域一些知识吧 对于未来岗位可能没有太明确好 就海投吧。。。求各位大佬给点意见 八股代码可能没那么厉害😂😂
天降大厂offer:
太麻了看着难受
你的秋招简历被谁挂了?
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2025-12-08 07:42
门头沟学院 Java
27末九简历求拷打
27届末九,由于是女生,身边人几乎没有就业导向的,自学只能跟着网课,没人指导,很迷茫。下图是我目前的简历,不知道有需要修改的地方吗?求拷打。下面是目前的学习情况:目前算法过完了一遍力扣100和代码随想录,不过不是很熟,面经看了小林coding、JavaGuide,有一些没用过的技术看得不是很明白,掌握得不是很扎实。再加上常年跟黑马网课听思路,真正自己动手写代码的时间很少,这让我一直不敢投简历,总觉得内里空虚。项目没准备好面试相关的问题,简历上相应的考点不熟。如此种种。。。看到很多很多学长学姐大佬们的面经,愈发觉得面试可怕,自己没准备好,总担心自己是不是无望后端开发了。看到牛客很多同届以及更小一届的同学都找到实习了,很希望自己也能找到实习。而自己又好像摸不到后端学习的门路,只能不断赞叹黑马虎哥写的代码真优雅!微服务架构实在巧妙!消息队列、redis、sentinel、nacos、mybatisplus等等的引入都会让我赞叹这些工具的设计者的巧思,以及包括但不限于Java语言的优雅。然而只是停留在了解的程度,并不熟练。我是很希望能够继续深入探索这些知识的,只不过有一大部分时间都花在学校课程上了。我感觉我被困住了,我一方面必须保证我能够有个不错的学业分使我能有我几乎不想选择的读研退路(还有个原因是复习不全我会焦虑考试挂科,因此我会做好全面的准备,而这一步很费时间),一方面在B站学习各种网课,一方面得考虑提升自己并不扎实的算法基础,另一方面还得准备八股面经。这让我有点苦恼,我好像没那么多时间,因为绝大部分时间都花在了复习学校科目中了。我好像处处用时间,但收效甚微。想问问各位大佬是怎么平衡时间的呢?算法、项目和八股是怎么准备的呢?有什么高效的方法吗?谢谢您们花时间阅读我的稿件!
菜菜狗🐶:
大胆投,我当时也是害怕面试,投多了发现根本约不到面🤡
投递哔哩哔哩等公司8个岗位
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01-01 11:51
上海交通大学 算法工程师
为什么Transformer用LayerNorm?
面试题简述Transformer中用的是LayerNorm,而不是常见的BatchNorm,这是为什么?面试官想听的意识到不是BN不好,而是不适合Transformer的使用场景。面试回答举例Transformer中选择LayerNorm而不是BatchNorm,主要原因和序列建模方式以及训练场景有关。详情请查看:http://xhslink.com/o/8yJohFzKSX6由浅入深分析1、BN 依赖 batch 统计量。2、LN 只依赖特征维度。3、Transformer 的 token 并行与 BN 设计目标维度不一致。4、自回归推理场景下 BN 表现不稳定。面试加分点1、提出推理阶段 ...
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