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广大双元
2023-10-08 16:30
中国科学院大学 golang
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宁德时代线下面试
请你依据自己的常识,计算出北京的红绿灯数量。请问这种开放题目应该怎么回答啊?
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Al:ce
门头沟学院 安全工程师
同一个问题,我直接人傻了
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发布于 2023-10-08 18:52
北京
牛客201773111号
啥岗位啊
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发布于 2023-10-24 16:51
福建
牛客454170273号
中国人民大学 数据产品
费米问题。。
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发布于 2023-10-14 09:26
北京
空白zzc
福州大学 算法工程师
逆天
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发布于 2023-10-08 18:06
北京
offer来哇
门头沟学院 数据分析师
费米问题
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发布于 2023-10-08 16:56
上海
暂无评论,快来抢首评~
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05-04 11:54
中南大学 Java
互联网大厂是不是可以玩献祭流?
听说部分互联网厂的员工在工位上猝死可得5倍年薪赔偿? 我发现互联网还有献祭流这种玩法啊。假如生命只剩5小时,我建议4个小陪伴父母,半小时自己去买点好吃的,剩下半小时直接打开mac开始办公。来吧,互联网职业生涯的最后一舞! 互联网这个版本的强度还是太超标了啊! 至于为什么会猝死你别管。#牛客AI配图神器#
Java抽象小篮子:
你互联网叔叔这版本这么超标,不削能玩?
互联网公司评价
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05-07 08:54
门头沟学院 Java
从手足无措到慢慢踏实
刷到这个话题,一下子就想起了我实习第一天的样子,紧张到手心冒汗,连喝水都不敢大声,现在回头看,又好笑又怀念。我是双非计算机本科,在杭州一家互联网公司做后端开发实习,实习第一天,我提前半个小时就到了公司楼下,在楼下便利店坐了20分钟,反复对着手机里的自我介绍稿默念,生怕进去说错话,连呼吸都在紧张。到了上班时间,我给mentor发了消息,他下来接我,带我进了办公区。第一关就是认人,他带着我挨个工位介绍组里的同事,“这是张哥,负责架构的”“这是李姐,负责业务开发”“这是王哥,测试负责人”,十几个人介绍下来,我一个名字都没记住,全程只会傻笑,重复着“您好您好,我是新来的实习生,以后请多指教”,脚趾都快...
实习第一天,你在干什么
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04-19 18:50
已编辑
字节跳动_全栈开发(实习员工)
学院二本圆梦字节,提前结束暑期啦
个人背景:学院二本计科专业 大二开始实习个人经历:安克创新 、理想汽车、字节跳动碎碎念:我做事只有三分钟热度。看到进了大厂的同学,我会羡慕,也会跟着努力上进;但遇到好看的小说,我又会放下手头的事沉迷其中,之前的坚持也就中断了。我有些自卑,总觉得自己学历和外貌都不够好。之前偶然在网上受到关注,我就喜欢上了上网,因为这里有很多人认可我。但我也很在意别人的评价,偶尔看到嘲讽的言论,会触发我的自卑情绪,让我感到愤怒。有时候我会强硬地回怼,有时候又会懦弱地选择无视。我也有虚荣心。不管是拿到安克、理想还是字节的机会,我在分享的时候都会带着这份心思。我会特意强调自己学历不好,是为了衬托出过程的艰难,以此显得自己更厉害。我知道,人往往会炫耀自己缺少的东西,来掩盖内心的空洞。我总想着走捷径,不太喜欢踏踏实实地做事。找实习的时候,我花了更多时间在研究面试技巧上,而不是提升专业能力。我会反复听面试录音分析技巧,看面试教程学习怎么和不同的面试官沟通,还会每天自言自语练习语言表达,同学都觉得我有点奇怪。我的实习生涯里,侥幸和运气占了很大一部分。我总在想,如果有一天我失去了这份幸运,这些特质可能会让我一蹶不振。ps: 很多人会问我学习路线和经验 但是就像我上面说的 我的实习过程靠的很多是关键节点的运气 技术上面我可能不如很多人 所以请大家理性求助和理性参考我的回答 附上我的投递记录
我的offer在哪里...:
从去年看到现在,飞升哥就是榜样
我的求职进度条
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04-08 16:15
门头沟学院 Java
27届目前0面试
本人bg为末九本,目前力扣hot100过了一遍目前在刷面试150,算法能力不太行,八股过了一遍。从3.9号开始陆续投简历,主要是官网投得多,中间几家大厂因为太菜笔试没过,其他不是简历挂就是一直在初筛,ssob上发了消息不是已读不回就是看都没看。在ssob上投还是在官网投面试机会大?另外我是不是简历有问题?希望各位大佬能给我和我点建议 从开始到现在已经一个月了一个面试机会都没有,已经没招了引流:美团,字节,pdd,腾讯,阿里
今天你投了哪些公司?
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昨天 19:45
门头沟学院 Java
RAG
一、概述与全链路 RAG(检索增强生成):用户提问 → 检索知识库相关片段 → 注入 Prompt → LLM 基于真实数据生成。解决知识截止、幻觉、无法访问私有数据。 Naive RAG(检索-拼接-生成)→ Advanced RAG(Query 改写、混合检索、Rerank)→ Modular RAG(可插拔模块、Agent 动态决策) 文档 → Chunking → Embedding → 向量数据库 用户查询 → Query改写 → 向量化 → 混合检索 → Rerank → Prompt → LLM生成 二、文档处理(Chunking + Metadata) 切分策略 策略 ...
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