华为4.26笔试c++

华为秋招以大规模线下面试为特色，也是后疫情时代较具规模的面试活动。其线下面试并非零散单间，而是“规模化作战”——HR会提前包下连锁酒店，将一楼大厅改为等候区，几百号面试官统一着装分区就坐，场面震撼且秩序井然。流程上虽为“2+1”（两轮业务面+一轮主管面），但并非连贯进行。我当时两轮业务面结束后，不到30分钟就收到反馈，同学们反馈时间也基本不超过40分钟，效率极高。主管面存在不确定性，我同组同学业务面表现优异，却因当天主管约满需后续补面，这类细节网上很少提及，建议大家面试前别排满行程。华为秋招面试实力是基础，但运气也很关键。我遇到温和的面试官，未答全问题也被引导梳理思路；而同学遇到严苛面试官，因...

暑期实习从2月开始投，面了两个月，流程该挂的都挂完了，腾讯字节一共号称是1.7w个hc，不知道都发给谁了，估计今年秋招要难顶。Timeline米哈游、美团、蚂蚁、微软等公司直接简历挂穿，没进面。携程：3.3 投递、测评3.12 笔试3.18 一面3.25 二面4.13 ai面（hr面）4.14 英语测评4.23 offer（已拒）腾讯：2.6 测评2.28 wxg一面3.5 wxg二面（挂）3.11 teg一面3.21 teg二面（取消）3.31 teg一面4.10 teg二面（挂）4.21 wxg一面4.24 wxg二面（挂）字节：1.28 aml约面（取消）3.17 火山一面（挂）4.8 aml一面（挂）4.20 抖音data一面（挂）阿里：3.23 投递、测评3.28 笔试3.31 淘天一面4.8 钉钉一面4.9 淘天二面4.10 阿里控股一面4.12 钉钉二面（取消）4.15 淘天hr面4.16 淘天offer（已接）4.21 高德一面（取消）4.22 淘宝闪购一面（取消）面试最大的感触是，现在撞上ai转型，一堆老业务急着转向，新业务非常不成熟，研究型的组bar非常高根本进不去，业务侧挂着算法的岗位干的都是工程活，面试却又要问算法，另外agent的落地也远没有那么广，绝大多数还是那套写死的系统调一下llm api或者做做rag，其余少部分真的在搭agent的，基本不能在线上服务用什么很智能的模型，现阶段成本太高，进去大概率就是给垃圾模型从工程方面兜底，除了业务场景的应用和数据经验以外，技术方面很难有什么提升。算法岗做不了基模的还是去搜广推好，之前判断失误了完全没投，秋招不知道还进不进得去。

28届找暑假的日常实习，投什么厂合适呢，现在八股基本过了一遍，hot100差不多刷完了 求各位大佬指点

1. 自我介绍2. 详细讲一下你的实习经历，你具体负责哪些工作3. 限量出包是什么逻辑，5 万条候选线索只出 3 万条怎么判断高价值用户答案：限量出包本质是一个带约束的排序和筛选问题。不能简单按分数从高到低取前 3 万，因为业务里还有很多约束，比如销售每天承接能力、行业配额、城市覆盖、客户冷却期、黑名单、重复企业、近期已触达、历史投诉、企业规模、潜在金额等。我会先做硬过滤，再做评分排序，最后做配额调整。硬过滤去掉无权限、黑名单、近期已触达、关键信息缺失的线索；评分层综合行为分、画像分、意图分、转化概率分；配额层保证行业、区域和销售组之间不会极端倾斜。最终不是单纯 topN，而是 “topN +...