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EmotionalDay
2023-06-15 12:20
南京理工大学 C++
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还有什么大厂实习招人
六月初才开始找实习,想问一下现在还有没有大厂,或者还差不多的互联网企业还在招实习生的
引流:腾讯,阿里,美团,字节,华为
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年轻的鳄鱼
门头沟学院 Java
mark
2
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发布于 2023-06-22 00:25
江苏
牛牛子一号
门头沟学院 前端工程师
哪里还有日常实习
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发布于 2023-06-16 19:37
广东
instp
华南农业大学 Java
滴滴试一下 流程很快 上周三面的 这周三发offer
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发布于 2023-06-16 07:56
广东
小浪Coding
门头沟学院 测试开发
百度
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发布于 2023-07-08 23:39
北京
WLvae
大连汽车职业技术学院 大数据开发工程师
这个时间点互联网暑假实习基本不招人了 看看日常实习 或 国企吧
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发布于 2023-06-15 15:40
浙江
牛客292332323号
门头沟学院 数据分析师
蹲
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发布于 2023-06-15 13:26
上海
暂无评论,快来抢首评~
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05-14 16:44
山东大学 Java
爱学习20min一面
自我介绍项目里使用线程池解决了什么问题怎么解决大模型返回json格式不稳定项目中面试评估需要处理20+题答案超出上下文限制,怎么解决引入rabbit解决了什么问题,为什么要引入如何解决rabbit重复消费,保证幂等性为什么要用TTL和死信队列,不使用定时任务轮询如何保证数据库和缓存一致性MySQL为什么用B+树慢查询和查询优化反问十分快速结束,面完发现才20分钟,感觉纯kpi
查看10道真题和解析
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05-11 07:29
蚌埠坦克学院 嵌入式软件开发
简历里写了 RTOS、Linux 驱动、BSP,面试官到底在判断你会不会做底层
简历里写了 RTOS、Linux 驱动、BSP,面试官到底在判断你会不会做底层很多人投嵌入式岗的时候,简历会写得很满:做过 STM32,写过 FreeRTOS,用过 Linux,碰过驱动,项目里还有 UART、SPI、I2C、CAN、OTA、Bootloader。问题是,面试官并不是在看你名词堆得够不够多,而是在判断另一件事:这些东西你到底是“配过、调通过、抄着改过”,还是已经能独立分析问题、设计方案、解释取舍、扛住追问。这也是最近嵌入式面试里最明显的一个趋势。题面看起来还是那些熟面孔,但追问方式已经越来越统一:先从项目切进去,再顺着 RTOS、外设、驱动、启动链路、调试手段一路往下刨。答得浅...
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04-30 15:12
南京邮电大学 电子工程师
CVTE
何意味
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05-12 19:24
已编辑
字节跳动Data_后端开发(准入职员工)
27 双非一年进字节后端
原来已经一年了,因为没有加任何实验室没有学长学姐带,再一次偶然的机会下刷到我们学校的牛肉哥,和他聊天之后发现他也没加实验室能进大厂,我就燃起了希望,去年大概 4 月份找好路线 零基础 开始学 5 月背八股和开始刷算法很难受 7-8 月焦虑躯体化害怕找不到实习 9 月找到一家像样的小厂去实习了 4 个月大三上期末考试结束之后 1 月份回来边实习边准备工作压力很大 当时只有字节、百度、商汤的面试,字节三面挂了,百度 oc,商汤 二面挂(差评 无效面试),之后来深圳百度实习之后还是觉得不甘心一直没把算法和八股扔下一直在准备,百度实习的时候 mt 交给我一个特别重要的工作数据库迁移(特别感谢 mt ,这个需求学到了很多东西处理了一堆线上问题),本来看着暑期他们面试都很困难,然后听说百度要涨实习薪资(然而 5 月并没有涨),就想着留在百度吧也懒得面试了,4 月 20 多的时候字节 hr 打电话约面问我要不要尝试一下询问了 1 月份三面为啥会挂有没有学习 ai 知识(因为字节这边后端岗位偏 ai),我来到百度之后全面拥抱 AI 也认识了我的好兄弟 X 哥,他在百度 XX 部门 Agent 实习,他属于是我 Agent 的启蒙老师,来百度之后一直在了解 AI 这一块,我就接受了字节的面试,一面的时候 20 分钟实习拷打然后突然说 30 分钟代码考核我心就凉了以为是 kpi,算法题是手撕高并发安全下的令牌桶限流器,我写了整整 80 多行代码最后也写出来了,但是从来没看到过出这种题能 oc 的我也就不管了,后边面试也是很顺利但是流程有点长可能一直在横向吧总结结果是好的!!!感谢这一年努力的自己和遇到的各位互联网大佬分享的知识!!!ps 图二纯感慨 (觉得🍬请不要喷我)欢迎大家一起交流学习呀!!!!
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05-15 17:11
门头沟学院 Java
Langchain核心组件——Agent
面经停更,先更大模型,内容主要来源是langchain官方文档 使用langchain集成deepseek记得安装langchain-deepseek 模型 静态模型 from langchain.agents import create_agent from langchain_openai import ChatOpenAI model = ChatOpenAI( model="gpt-5.4", temperature=0.1, max_tokens=1000, timeout=30 # ... (other params) ) agent = create_agen...
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