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东方神娃
中国地质大学(北京) 自然语言处理
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@放风筝牵线:
阿里健康 数据研发工程师 面经
一面:直接5道笔试题4道SQL+1道javaSQL比较简单,java是三数之和接下来主要围绕实习经历展开1、聊聊上家工作的公司的数仓是怎么分层的,评价一下他们的分层好还是不好,说说理由2、聊上一个做的项目,聊细节3、平时dwd表怎么设计的4、如何保证数据质量5、如果开发可能8点半产出的表,业务方要求8点产出怎么办6、谈谈你对hadoop框架的理解(这里我答的一坨答辩,人家最后也点出来我这里没答好了)7、为什么业界现在离线大多用spark而不用mr了,两者对比8、spark的宽窄依赖划分原理9、flink开发熟不熟(答不熟,自学的)就没问10、反问全场一个小时,笔试25分钟二面:1、自我介绍2、为什么选择大数据专业3、聊聊竞赛能够获奖的原因4、两段实习给我成长性最大的经历是什么,为什么5、聊聊其中的一个项目,细聊,带来的收益是什么6、平时学习东西是怎么学习的,方式是什么7、向mentor或者其他人问问题的时候,什么时候会去问,得到答复后有没有自己的思考,举例,细问8、一道简单sql,数据会有重复的,只要没有重复的数据9、反问三面:hr面+终面混面hr:1、自我介绍2、为什么选择大数据这个行业3、聊聊在上个月辞职后,这奖金两个月做了些什么事情,找工作方面有什么进度4、对比一下阿里健康、知乎、快手这几家大数据企业的你的理解5、你对健康行业的了解是什么样子的主管:1、聊聊你在字节做的那个项目2、这个项目交付的成果有什么,三句话总结3、做这个数据监控的概念,有什么缺点4、这个缺点怎么解决,有什么想法5、自认为有什么优点?6、有什么缺点?已挂,求捞
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02-20 17:18
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agent实习都干什么?什么是ReAct和Planning & Extractor?
在构建AI Agent(智能体)时,如何引导大模型有效完成复杂任务是一个核心问题。当前主流范式主要有两种:ReAct(推理+行动) 和 Planning & Extractor(规划+提取器)。它们都旨在增强模型的自主性和任务执行能力,但在工作流程和适用场景上存在显著差异。本文将通过实例对比两者的异同,帮助企业根据实际需求选择合适范式。一、ReAct范式ReAct由Shunyu Yao等人提出,其核心思想是让模型在生成过程中交替进行“推理”和“行动”。模型会先思考当前状态(Reasoning),然后决定采取什么行动(Acting),如调用工具、查询知识库,之后根据行动结果再次推理,直至...
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02-21 10:58
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博雷顿科技股份公司 C++ 一面复盘
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01-29 15:46
门头沟学院 Java
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RT,楼主刚刚实习了一个月多,来的时候说好能实习6个月,但是完全学不到东西,所以准备早点跑路准备暑期,不过福利刚陆陆续续到账,一想到要跟人事说我要滚了就好尴尬,大家都用什么接口离职的
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01-10 11:12
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最客气的语言,最咬牙切齿的恨意…
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