海康 自动驾驶算法 简历挂

我的是"主导设计并实现了高并发分布式系统，支持百万级数据处理"。实际情况是：我在一个日活三百的内部工具里，把一个慢查询的索引加了一下，查询时间从800ms降到了200ms。然后我查了下"百万级数据处理"是什么意思，觉得我那个表里确实存了快一百万行数据，于是就这么写了。面试官看到这行字眼睛亮了，开始连环追问：你们的分布式方案是怎么设计的？用的什么中间件？数据一致性怎么保证？遇到过脑裂问题吗？我当时脑子里只有一个念头：完了。后来我用两周把分布式这块认真学了一遍。再碰到同样的问题，能聊得有来有回。但那次面试已经凉了，那家公司也没有然后了。我后来把简历改成了&q...

27届，bg为四非本211硕，如题，导师不放实习，且每周至少一次线下组会（工作日），从研一上开始实习，然后我组在研一下引入了打卡机五段大厂分别是：美团到店、美团服务零售、快手电商、字节TikTok、字节CapCut。目前要结束我的第五段实习了（不会再刷第六段，好好搞学校的事，还有秋招）本来一直告诉自己的是“所有委屈到了终点再说”，过去告诉自己的终点自然还没到，但我觉得自己仿佛已经到了另一个终点，有感而发，写了这篇文章也许你会觉得为啥不尝试问问导师能不能实习，或者用其他让自己舒服的手段，我只能说，这很复杂，有导师的人自然会懂，这种一开始就把“利益冲突”摆明面上的招几乎就是不可能成功———————————————————我到底是怎么实习的？骗hr自己满勤，然后没有捷径，就是每周往返，第一段去的是北京美团，而学校在江苏，因此需要一周一次北京江苏往返，因为实习钱少，所以坐的基本是绿皮，难以入睡，下车后就是长达2小时的地铁去公司，地铁站上靠着人睡觉周末做什么？基本在做导师的科研or横向，学习的话很多时候就是尽力在晚上回到出租屋的时候学，这很难维持，但只能不断push自己如何破解打卡机？直接把打卡机偷了，或者使用指纹膜（当然我很早就做好了无法破解的准备，那就是找个长三角实习，每天早起去打卡完坐高铁去实习，从每周高铁往返变成每天）导师会压力吗？非常压力，实习的时候非常害怕微信弹出他的消息，PTSD了，有时候一周要往返两次学校，每次都跟要死了一样，之前真是情绪崩溃好几次，哈哈哈哈平时往返怎么平衡工作？我本来很晕车，为了不耽误公司和导师的进度，从车上一看电脑就头晕、吐，到后面可以随意在高铁、地铁、出租车上Coding，甚至不会再因为往返感到心累了，哈哈哈哈这一路已经淬炼出比较坚强的内心了，已经数不清多少次坐末班高铁从学校回公司，多少次凌晨6点爬起来赶车过去我会把这些当作是我人生的弯路，但现在，这些已经成为我宝贵的经验了。往后，我想我也能真正允许各种不好的情况出现了，因为我会真正把它当作我要解决的问题，而非抱怨，这又何尝不是终点呢？要照顾好身体，我不管怎么往返，一直非常在乎身体，会让自己睡够8小时，最近几星期培养早睡早起到公司健身后去工作的习惯，我觉得好身体很关键

本人27届双非学院本，目前八股背了一小部分，算法没怎么刷，第一个项目是跟着老师做的，第二个项目是星球的一个老项目，现在星球新项目感觉现在来不及跟了，很多技术栈都没学过，就找了个老项目自己vibe coding了一个ai板块加上去了，现在找暑期还有机会吗😭😭😭，现在还没敢投简历，准备的太少了，起步太晚了😭😭😭😭

Q1：大模型（LLMs）具有什么优缺点？答案：优点：可以利用大量的无标注数据来训练一个通用的模型，然后再用少量的有标注数据来微调模型，以适应特定的任务。这种预训练和微调的方法可以减少数据标注的成本和时间，提高模型的泛化能力；可以利用生成式人工智能技术来产生新颖和有价值的内容，例如图像、文本、音乐等。这种生成能力可以帮助用户在创意、娱乐、教育等领域获得更好的体验和效果；可以利用涌现能力（Emergent Capabilities）来完成一些之前无法完成或者很难完成的任务，例如数学应用题、常识推理、符号操作等。这种涌现能力可以反映模型的智能水平和推理能力。缺点：需要消耗大量的计算资源和存储资源来训...