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匿名牛油
2024-07-03 17:22
不愿透露姓名的神秘牛友
发布于北京
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学历
2025 | 本科其他 | 校招
公司
曼伦
岗位
渠道运营
地点
上海
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「曼伦」
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氛围不错 现在市场状态下属于蛮香的 公积金各12% 外加商业保险
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拥抱太阳的菜鸡很爱吃烤肠
浙江工商大学 供应链管理
问一下楼主综合面大概是什么流程,其中涉及英语的是什么环节
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发布于 2024-10-18 18:48
浙江
暂无评论,快来抢首评~
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03-27 18:51
东北大学 嵌入式工程师
2.5 操作系统 进程调度
一、进程调度算法 先来先服务——短作业优先——最短剩余时间优先——优先级调度——时间片轮转——多级反馈队列调度(每个队列的时间片长度不一样)二、进程调度器 确保CPU时间片能在各个进程间合理分配,最大化系统资源利用率,同时考虑进程的响应时间。一个进程只属于一个调度器。 调度器是 CPU 中央处理器的管理员,主要负责做两件事情: 一、选择某些就绪进程执行。 二、是打断某些执行的进程让它们变为就绪状态。 调度器分配CPU时间的基本依据:进程的优先级。 上下文切换(context switch ):负责存储和切换被切换掉之前的CPU 状态。三、调度策略 #define SCHED_NORMAL 0...
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吉林农业大学 算法工程师
小米 AI Agent开发 二面
1. 你怎么理解 Agent,和普通大模型问答最大的区别是什么?答:普通大模型问答更像是“你问我答”,核心是根据上下文生成一段自然语言。Agent 不一样,它更像一个会做事的系统,除了生成文字,还要能理解任务、拆解步骤、调用工具、读外部信息、根据执行结果继续往下走。所以 Agent 的重点不是“模型会不会说”,而是“模型能不能在复杂任务里做对决策”。比如普通问答模型适合解释概念,Agent 更适合处理像“帮我查一下某个信息,再结合文档输出结论,最后按固定格式返回”这种任务。如果放到手机或系统场景里,Agent 往往还要接系统能力、应用能力和设备能力,这就不再只是聊天了。2. 你如果做一个手机端...
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03-10 21:04
河南工程学院 测试开发
没想到我这种菜鸟也会有大厂面试
拼多多测试一面,
牛一二o:
测试也要考算法嘛....
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03-23 17:13
门头沟学院 大数据开发工程师
从做数仓到做 AI 数据底座,数据人到底该补什么能力?
随着AI的发展,数据人的工作边界,正在发生变化。过去我们更熟悉的是这些词:ETL、数仓分层、指标体系、实时链路、BI 报表。这些能力当然依然重要。而且直到今天,它们还是企业数据建设的基本盘。但现在,很多企业对数据团队的期待,已经不只是:把数据算出来。而是开始进一步要求你去支撑:智能问答/企业搜索/RAG 检索增强/Agent 工具调用这意味着,数据人做的事情,正在从“建数仓”,慢慢走向“建 AI 数据底座”。未来已来,该考虑不是数仓还要不要做?而是从做数仓到做 AI 数据底座,数据人到底该补什么能力?一、不是数仓没用了,而是只会数仓已经不够了先说结论:数仓能力不会过时。因为 AI 数据底座的很...
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