因为经常有牛爷爷找我问手写题有哪些， 那还说啥了， 继续开源了。熟练度：生=看了还是不会，熟=看思路能写出来，秒=不看任何提示能写出来异步与设计模式（12题）Promise完整实现 | 生/熟/秒:Promise.all | 生/熟/秒:Promise.race | 生/熟/秒:Promise.allSettled | 生/熟/秒:Promise.any | 生/熟/秒:并发控制 | 生/熟/秒:retry重试+超时控制 | 生/熟/秒:sleep | 生/熟/秒:红绿灯循环 | 生/熟/秒:Promisify | 生/熟/秒:发布订阅+观察者模式 | 生/熟/秒:CodingMan | 生/...

27届2本，ssob基本都是已读不回，只有个别小厂能约到面试，，是项目过于简单了，还是我应该再做一个项目呢。。。走过路过的大佬看一眼孩子吧，孩子真懵B了

27届找实习，现在是投了一周左右，没啥厂理我，几个大厂要了简历但也没后续，心里想去公司感受一下业务，但是没找到有点难受，看了牛肉哥包括其他一些大佬的建议都是直接剑指暑期，再多背背八股，熟悉熟悉算法，然后项目每个地方都要能讲透，想来牛客找找相同目标的同学交流交流！

你以为你只需要调调参数？实际上，你要面对的将是：生犯贪嗔痴戾疑，死受鞭笞斧灼烹（不好意思，杀批乱入了）。好了，言归正传，作为一个合格的视频算法工程师，大概的技术链路就如下图所示，其中最重要的就是视频画质算法（超分/去噪/增强），这一领域不可避免地要深度依赖深度学习。“深度学习”这个概念大家耳熟不一定能详，但如何系统地掌握它？也就是从“知其然”到“知其所以然”？ 阶段一：数学与编程基础 ( 2周左右，熟悉可跳过)万丈高楼平地起，在开始搭建神经网络之前，你需要掌握底层的语言（Python）和逻辑（数学）。不要被复杂的公式吓跑，我们以“够用”为标准。数学基础线性代数：矩阵运算、特征值、特征向量微积分...