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王子悦是我
2021-07-25 16:34
上海大学 产品经理
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#2022秋招#
推导了下自己的校招结局……
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日暮途远isk
华为技术有限公司南京研究所_软件工程师
不能理解,小米为什么能算t0
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发布于 2021-08-24 09:48
别来,offer别来
中国矿业大学(北京) Web前端
可以啊,老哥
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发布于 2021-08-24 18:47
offer耶斯(●◡●)
华中科技大学 产品经理
m
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发布于 2021-08-24 10:43
CodeChase
北京工业大学 Java
m
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发布于 2021-08-24 09:59
刷脉脉自闭的大白菜在背算法题
尚絅学院大学 信息技术岗
百度已经到中厂了???
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发布于 2021-08-24 09:17
牛客729252296号
北京邮电大学 前端工程师
大佬现在拿到了吗~
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发布于 2021-08-24 08:34
幽灵奶黄包包
The University of Sydney 运营
按照大佬的开始投
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发布于 2021-08-22 23:21
二二向箔
阿里巴巴_阿里云_技术专家
nb
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发布于 2021-08-06 10:56
暂无评论,快来抢首评~
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01-20 10:28
蚌埠坦克学院 嵌入式软件开发
在上海实习生多少工资正常
在上海这样的一线城市,实习生的工资水平差异比较大,主要取决于公司规模、岗位性质和个人能力。总体上,大部分实习岗位的月薪通常落在 ¥2,000 – ¥6,000 左右。在一些普通企业或中小公司,实习生的月薪比较常见是 ¥2,000 – ¥4,000;在互联网、金融等热门行业,有经验或者技能强的实习生也可能拿到 ¥4,000 – ¥6,000 甚至更高。具体岗位如市场、产品类实习生平均每月大约 ¥3,000 – ¥4,000 左右。
实习生工资多少才算正常?
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01-25 11:44
南昌大学 算法工程师
第K大斜率
链接 哇哈哈哈哈哈,终于AC了一道紫题 之前这种题即使看题解也不会写,今天是历史性的一步!(写给自己看的) 这题有两个难点 1:斜率怎么转化,求出所有斜率完全不可能,一定会TLE 经过高人指点:我可以利用二分法,先指定一个mid 要求(yj-yi)/(xj-xi)>=mid,由于最终答案向下取整,我们只需要找到至少k个满足题意就行了 证明:设最终答案为s,向下取整得S,此时S=mid,显然s>=mid,比如以下数字,k=1时答案为2 −3,−2,1,3/2,1,2,2/5 满足s>=mid的有2个,由于2和5/2向下取整都是2,所以不会影响答案 如果xj-xi>0,我可...
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01-19 09:46
深圳大学 Java
百度26秋招毁意向
避雷🐻厂,时间线如下:10.13 oc,ld加v10.22 意向至今无HR联系,问了ld没回复。
喵_coding:
有可能hr也被裁了
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01-06 09:44
深圳职业技术学院 护士
双非老鼠的悲惨秋招
老粉都知道小猪猪我很久没更新了,因为秋招非常非常不顺利,emo了三个月了,接下来说一下我的情况吧本人是双非本 专业是完全不着计算机边的非科班,比较有优势的是有两段大厂实习,美团和字节。秋招面了50+场泡池子泡死的:滴滴 快手 去哪儿 小鹏汽车 不知名的一两个小厂其中字节13场 两次3面挂 两次2面挂 一次一面挂其中有2场面试题没写出来,其他的都是全a,但该挂还是挂,第三次三面才面进去字节,秋招加暑期总共面了22次字节,在字节的面评可以出成书了快手面了8场,2次实习的,通过了但没去,一次2面挂 最后一次到录用评估 至今无消息滴滴三面完 没几天挂了 所有技术面找不出2个问题是我回答不上来的,三面还来说我去过字节,应该不会考虑滴滴吧,直接给我干傻了去哪儿一天速通 至今无消息小鹏汽车hr 至今无消息美团2面挂 然后不捞我了,三个志愿全部结束,估计被卡学历了虾皮二面挂 这个是我菜,面试官太牛逼了拼多多二面挂 3道题也全写了 也没问题是回答不出来的 泡一周后挂腾讯面了5次 一次2面挂 三次一面挂,我宣布腾讯是世界上最难进的互联网公司然后还有一些零零散散的中小厂,但是数量比较少,约面大多数都是大厂。整体的战况非常惨烈,面试机会少,就算面过了也需要和各路神仙横向对比,很多次我都是那个被比下去的人,不过这也正常,毕竟谁会放着一个985的硕士不招,反而去招一个双非读化学的小子感觉现在互联网对学历的要求越来越高了,不仅仅要985还要硕士了,双非几乎没啥生存空间了,我感觉未来几年双非想要进大厂开发的难度应该直线上升了,唯一的打法还是从大二刷实习,然后苟个转正,不然要是去秋招大概率是炮灰。而且就我面字节这么多次,已经开始问很多ai的东西了,你一破本科生要是没实习没科研懂什么ai啊,纯纯白给了
不知名牛友_:
爸爸
秋招你被哪家公司挂了?
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01-25 10:54
门头沟学院 大数据开发工程师
数据开发在AI时代的转变,数仓、RAG(检索增强)与 Agent如何支持企业级AI
传统数仓、数据库和分析系统,为业务提供了稳定的数据支持和决策依据。但当数据开始面对 LLM 时,就产生了一个全新的挑战:如何将企业数据转化为模型可感知、可检索、可执行的“上下文”。在企业 AI 系统中,这一过程通常经历三个关键环节:1. 数仓与数据库:提供干净、统一、结构化的业务数据。2. 搜索与 RAG:让模型能够快速、稳定地访问相关信息。3. 工作流与 Agent:将数据能力编排成可执行的任务,实现复杂业务的闭环。图中展示了这一链路的概览。通过这条链路,可以发现数据不再只是“给人看的”,而是成为 AI 执行的核心驱动力。一、从数仓到 LLM:数据“服务对象”的变化在之前的文章中(微信公众号...
AI时代的工作 VS 传...
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