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孙大金
2024-09-27 15:11
华中科技大学 Python
发布于湖北
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阿里健康求个内推
如题如题,求个内推
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牛客1096367号
阿里健康_数据开发
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发布于 2024-09-29 10:18
浙江
说又不是不能用的椰子很贪吃
对外经济贸易大学 运营
借楼求运营类内推~
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发布于 2024-10-09 09:04
福建
AndyDennisRob
哈尔滨工业大学(深圳) Java
+1
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发布于 2024-09-27 18:40
广东
dkfz
门头沟学院 Java
求一个内推
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发布于 2024-09-27 17:56
北京
江海任平生
上海交通大学 Java
➕1➕1
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发布于 2024-09-27 15:16
上海
暂无评论,快来抢首评~
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03-24 14:49
门头沟学院 嵌入式软件工程师
联影嵌入式软件开发一面面经
参加了 联影医疗 嵌入式软件开发一面,整体感受是:问题不多,但每一道都可以“往死里问”。面试官不会刻意区分 MCU 或 Linux,而是围绕“你是否真正理解系统如何运行”不断追问,从语言本质、硬件行为到操作系统机制,很多问题如果只是停留在经验层面,很容易被继续往底层追溯。以下是整理出的 18 个问题,基本还原当时的技术深度。面试题目C 语言中一个变量从定义到被 CPU 访问,中间经历了哪些过程?编译器、链接器和内存布局分别做了什么?指针解引用时,CPU 具体做了什么?如果访问了一个非法地址,会在硬件层面发生什么?volatile 能解决所有并发可见性问题吗?在多核系统和单核中断场景下分别有什么...
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03-26 19:43
清华大学 Java
Shopee Java 一面,问了整整一个小时没停过
整体考察范围很广,Java 基础、JVM、MySQL、Redis、Spring、并发、算法都有涉及,每道题不会问得特别深,但覆盖面很全,感觉是在快速扫描你的知识面。算法题有两道,一道链表一道树,难度中等,给的时间不多。总时长刚好一个小时,面试官最后说感觉还不错,让等通知。1. Java 中 synchronized 和 ReentrantLock 的区别是什么,分别适合什么场景?答:synchronized 是 Java 内置的关键字级别的锁,使用简单,加锁和释放锁由 JVM 自动管理,不需要手动释放,不会因为忘记释放导致死锁。但功能比较基础,不支持超时获取锁、不支持中断等待、不支持公平锁,也...
Java面试圣经
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03-27 16:40
已编辑
门头沟学院 C++
26 学院本经历笔记
26学院本太难了,很多公司机筛就给我刷了。机会都难拿到如果是简历存在问题也欢迎拷打————————————————————分割线——————————————————————2026.3.4更新:发完贴之后,时不时投递又收到了不少的笔试/面试邀请。主要是之前投递简历出去之后基本上都是沉默状态,年后好转了不少timeline:2026.01.21 文远知行笔试,半年多没刷算法题 ->挂 (后续HR说春招可以重新安排笔试)2026.2.4 小鹏汇天 技术一面,第二周收到结果 ->挂2026.2.12 大众Cariad代招 技术二面 ->Offer2026.2.28 多益网络技术面试,由于风评太差,一直在犹豫要不要接面试 ->推迟-----------分割线-----------2026.3 月前的某一天,临时去电网报名了二批计算机岗位的笔试2026.3.6 从上家公司实习离职,氛围最好的一家公司,leader 说可以帮忙转正,但是流程太长,而且我们部门据说只有一个 hc,更想要研究生,我很有可能是会被签外包公司在这里干活,就离职了。2026.3.9 入职新公司,大众Cariad 以外部公司的身份进组,项目组签了三年,后续三年应该都可以在这里呆,不知道有没有希望原地跳槽。2026.3.10 电网考试居然说我通过资格审查了,短信约我去参加资格审查,请假一天,买了 12 号晚上的机票回成都2026.3.15 参加国家电网计算机类笔试2026.3.17 电网出成绩了,感觉很低。觉得已经🈚️了2026.3.18 收到电网面试通知,通知 3.22-3.25 这个时间去面试,我的岗位只招 1 个人。据说面试只有 2-3 人,不知道能不能成功----------分割线-----------2026.3.21 电网面试结束,感觉回答的还勉勉强强,大概是2个岗位分别招1个人,一共11人面试,实际来了9人2026.3.27 出面试成绩,满分100分,早上10:20左右发现面试成绩46,我震惊了,没截图,后面过了十分钟重新看发现面试成绩给我改成58了。但同样震惊。朋友问我是不是把面试官打了,哈哈
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03-23 09:04
吉林农业大学 算法工程师
携程 AI Agent开发 二面
1. 你做的 Agent 项目,完整链路讲一下完整链路一般是用户问题进入后,先做意图识别和 query 改写,再根据意图判断走纯 RAG、RAG + Tool,还是多 Agent workflow。检索阶段会做混合召回,再用 rerank 精排,拼接上下文后交给大模型生成。如果涉及订单、机票、酒店这类实时数据,会通过 function calling 调后端接口。最后返回答案时,会附上引用、置信度或者兜底话术。二面一般会继续追问每一层为什么这么设计,以及哪一层最容易出问题。 def agent_pipeline(query, user_profile): intent = detect_int...
AI-Agent面试实战...
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