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牛客吴彦祖
2019-10-23 10:59
安庆师范大学 C++
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2019-10-23
在牛客打卡226天,今天也很努力鸭!
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Blessed John XXIII National Seminary (Weston) Java
一个 Java 开发,为什么开始认真学 AI 应用开发?
说实话,如果不是最近这段时间重新出来面试,我可能不会这么快把「AI 应用开发」当成一件必须要补的能力。我做过业务系统、做过中台、也踩过高并发和复杂业务的坑。这几年主要精力都在架构稳定性、业务抽象、工程能力上。直到最近一次次面试下来,我明显感受到一件事:各个企业都在想着把AI应用到自己的企业中”。经过一段时间的了解,我整理出 Java 学 AI 的大致方向,我将按照这个路子走下去。我理解的「Java 学 AI」,不是去做什么?在真正开始学之前,我先给自己定了几个边界:不去卷算法、不搞模型训练不从 Python 数学公式开始不追求“AI 专家”人设而是明确一件事:我还是一个 Java 后端,只是要...
计算机有哪些岗位值得去?
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01-18 16:42
上海交通大学 算法工程师
分库分表后跨库查询怎么解决?
面试题简述MySQL如果数据库做了分库分表,那跨库查询一般怎么处理?面试官想听的1、分库分表带来的代价2、没有完美方案,只有取舍面试回答举例分库分表后,跨库查询本质上是一个复杂问题,一般不会完全交给数据库来做。 常见的解决思路有以下几种:详情请参考:http://xhslink.com/o/4WkaXwLo8R0由浅入深分析1、分库分表本身是为了解决容量和性能问题。2、跨库 JOIN 在设计上应尽量避免。3、查询能力往往通过架构手段补偿。面试加分点1、提到分库分表是有代价的。2、提到反范式设计。3、提到跨库 JOIN 违背了分库初衷,这一点非常加分。
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01-04 15:19
门头沟学院 嵌入式软件开发
双非本科,嵌入式秋招上岸的一次总结
bg双非本科,方向是嵌入式。这次秋招一共拿到了 8 个 offer,最高年包 40w,中间也有一段在海康的实习经历,还有几次国家级竞赛。写这篇不是想证明什么,只是想把自己走过的这条路,尽量讲清楚一点,给同样背景的人一个参考。一、我一开始也很迷茫刚决定走嵌入式的时候,其实并没有一个特别清晰的规划。网上的信息很零散,有人说一定要懂底层,有人说项目更重要,也有人建议直接转方向。很多时候都是在怀疑:1.自己这种背景到底有没有机会2.现在学的东西到底有没有用3.是不是已经开始晚了这些问题,我当时一个都没答案。二、现在回头看,我主要做对了这几件事第一,方向尽早确定,但不把自己锁死。我比较早就确定了嵌入式这个大方向,但具体做哪一块,是在项目、竞赛和实习中慢慢调整的,而不是一开始就给自己下结论。第二,用项目和竞赛去“证明能力”,而不是堆技术名词。我不会刻意追求学得多全面,而是确保自己参与的每个项目,都能讲清楚:我负责了什么、遇到了什么问题、最后是怎么解决的。第三,尽早接触真实的工程环境。在海康实习的那段时间,对我触动挺大的。我开始意识到,企业更看重的是代码结构、逻辑清晰度,以及你能不能把事情说清楚,而不只是会不会某个知识点。第四,把秋招当成一个需要长期迭代的过程。简历不是一次写完的,面试表现也不是一次就到位的。我会在每次面试后复盘哪些问题没答好,再针对性补。三、我踩过的一些坑现在看也挺典型的:1.一开始在底层细节上纠结太久,投入产出比不高2.做过项目,但前期不会总结,导致面试表达吃亏3.早期有点害怕面试,准备不充分就去投这些弯路走过之后,才慢慢找到节奏。四、给和我背景相似的人一点建议如果你也是双非,准备走嵌入式,我觉得有几件事挺重要的:1.不用等“准备得差不多了”再投2.项目一定要能讲清楚,而不是做完就算3.不要只盯着技术,多关注表达和逻辑很多时候,差的不是能力,而是呈现方式。五、写在最后这篇总结不是标准答案,只是我个人的一次复盘。后面我会陆续把自己在嵌入式学习、竞赛、实习和秋招中的一些真实经验拆开来讲,希望能对后来的人有点帮助。如果你正好也在这条路上,希望你能少走一点弯路。
x_y_z1:
蹲个后续
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2025-12-25 13:37
门头沟学院 Java
三分钟结束了最荒谬的一场面试
面试官开口就问:“同学,你期望的工作地点是哪儿啊?”我想都没想直接说:“广州啊。”对面瞬间安静了半天,然后慢悠悠来了句:“同学,我们总部在北京,秋招也只招北京的岗。”我当时直接懵了,脱口就是一句:“啊?北京?你们公司在北京啊?那北京也行!”
sneak@0729:
标准回答:我期望在广州,但我个人其实对地域选择不敏感,更看重公司的前景和个人长期发展。因此base地具体以公司安排为准
今年你最想重开的一场面试...
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01-20 16:57
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入行算法嘛,那么接下来你要面对的是...
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...
为了入行xx岗,我学了_...
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