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高处不胜寒201907021545727
2021-10-14 12:12
西安电子科技大学 IC验证工程师
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2021-10-14
在牛客打卡140天,今天学习:刷题 30 道
每日监督打卡
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05-07 21:42
北京理工大学 Java
美团后端暑期二面
虽然嘴上说着不想再面了,但是今晚身体还是诚实地准时点开了面邀链接。部门是核心本地商业,偏向酒旅下面的景点。本来准备了一个工作流项目和一个优惠券秒杀项目,结果全程都是ai和ai coding相关,完全没问第二个项目,也没有手撕,供大家参考。这两个项目都不是实验室的课题吧?都是你在GitHub或其他平台上自己学习实践的项目,然后做了相应的改造,对吗?看一下你这个工作流编排平台,它产生的背景或要解决的问题是什么?我能不能理解为它类似Coze、Dify这类工作流编排产品?你提到和它们有所区分,具体做了哪些改进或不同之处?你说这是自研层面的东西,整体设计思路是怎样的?其中稳定性能力建设这部分,有没有参考...
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05-06 20:34
阿里巴巴_Java开发工程师
从阿里被裁到快手升P6,我花了四年
520那天晚上,公司正在为618忙得热火朝天,我却一个人坐在会议室里哭01 少年心事当拿云我本科是电气工程专业,19年跨考了计算机,靠着小公司实习的跳板,21年面进了阿里的暑期实习。实习入职给我的评级是B,不过做了三个月之后,实习转正答辩也不错,结果当天就给我的评级提到了A,22年正式入职。就这样到了23年上半年,接了个大项目,是对我个人能力提升巨大的一个项目,跟在组里的一个资深的P7后面做,跨了三个事业群去推动一件事情,他负责统筹协调,我负责技术实现,学习到了很多相关技巧,很多横向合作的能力都是在这里练出来的。这个时候我觉得我好像还可以,在大团队的同期里面应该算是比较靠前的,两年升P6应该是...
爱吃香菜的无尾熊服了...:
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04-15 18:11
中国人民大学 前端开发其它
面试官角度谈谈还要刷力扣吗
上周组里招人,我面了六个候选人,回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人,算法题写得都不错。第一道二分查找,五分钟之内给出解法,边界条件也处理得干净。第二道动态规划,状态转移方程写对了,空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历,力扣刷题量都在300以上。后三个呢,就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好,有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生,我印象特别深——她拿到题之后没有马上写,而是先问我:“面试官,我能先跟你确认一下我对题目的理解吗?”然后她把自己的思路讲了一遍,虽然最后代码写得不是最优解,但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的,但当我问她“如果这里是线上环境,你会怎么设计’的时候,她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么?我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候,也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷,你不刷就过不了笔试关。后来工作了,前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候,没人让你写反转链表,也没人让你手撕红黑树。更多的是:这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官,慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出,但目的变了。我出算法题,不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候,是怎么思考的。你会先理清题意吗?你会主动问边界条件吗?你想不出来的时候会怎么办?你写出来的代码,变量命名乱不乱、结构清不清楚?这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具,不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路,这没问题。但如果你刷了三百道题,却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的,那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode?要刷,但别只刷题。刷题的时候,多问自己几个为什么:为什么用这个数据结构?为什么这个解法比那个好?如果换个条件,解法还成立吗?把刷题当成锻炼思维的方式,而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的,从来不是一台背题机器,而是一个能解决问题的人。
牛客51274894...:
意思是光刷力扣还不够卷
AI时代还有必要刷lee...
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05-07 11:21
已编辑
门头沟学院 算法工程师
在携程的一天
早上10点到岗,晚上7点走,中间干了啥?我是旅游BG的大模型算法工程师,今天带你看点不一样的。 10:00|到公司,先看一眼模型跑得怎么样工位上打开电脑,第一件事:登录训练平台,看看昨晚提交的视频生成任务跑完了没。还行,没有爆显存,Loss曲线正常。同事路过:“新模型效果咋样?”——“还在调,中午给你看demo。”10:30|晨会,聊15分钟旅游BU的晨会很快:对齐进度、同步卡点、确认优先级。我上周接了个AIGC视频生成的优化任务,目标是让生成的视频转场更自然、文案更贴合目的地。今天要试一个新开源模型的效果。mentor听完说:“先跑个AB实验,数据说话。” 11:00|写代码+调模型,沉浸式...
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