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NewBoy98
2023-05-07 10:23
门头沟学院 Java
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荣耀面试预约错过了怎么办
昨晚7点给我发的短信,要八点半之前确认预约时间。硬是这段时间都没看见短信,再进去就约不了了。
有一样的友友么
#荣耀信息集散地#
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重生之极品狂少在找工
门头沟学院 Java
请问楼主最后收到邮件了吗,我也遇到了一样的情况,能给个参考不
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发布于 2023-09-24 22:04
美国
重生之极品狂少在找工
门头沟学院 Java
我也是,早上五点收到的邮件,要求7点前选好,md那段时间我还在睡觉啊
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发布于 2023-09-20 23:11
美国
勇敢的小龙虾只想搞钱
重庆工商大学 Java
楼主投的什么岗位
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发布于 2023-05-07 15:21
重庆
在泡池子的咸鱼很勇敢
郑州升达经贸管理学院 Java
几号的面试啊
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发布于 2023-05-07 14:51
河南
要暴富的磨洋工匠人很优秀
门头沟学院 算法工程师
发邮件问一下
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发布于 2023-05-07 14:23
江苏
暂无评论,快来抢首评~
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01-21 17:26
江西工业贸易职业技术学院 Java
专科工作一年了,写一些想说的话,做个记录,也为我之前的学习画上句号!
本人24年大专生,24年毕业的那一年真的压力很大,专科加上无经验,从江西出来跑到广州深圳这边找工作,最开始的时候几个平台投了一千多份简历了,连一个技术岗的面试都没有。而且最开始的几个面试全都是那些培训机构,说是先培训三个月,然后包你就业,每个月从你工资里扣多少钱,培训费两万。和姐夫沟通,姐夫说这些不靠谱,我也不想啥都没干就负债2万,就这样找工作面试了三个多月。后面我感觉不行,想摆烂直接进厂工作得了,被姐夫拒绝了,他说如果我现在就进厂,厂里面干几年出来,之前的学习就都白费了。因为我到广州是蹭姐姐姐夫的租房,她们也是和同事合租,我睡沙发,我感觉我一直趴在家里吸血,虽然家里人都很好,没说过我什么,但...
我的求职思考
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01-26 23:56
门头沟学院 C++
为什么有人“零实习”也能收割大厂SP?
校招时有一种很普遍的焦虑:“没有大厂实习经历,是不是就废了?”但在实际的秋招战场上,大家总能看到一些“异类”:简历上没有任何实习大厂的Logo,甚至连中小厂的实习都没有,却依然能拿下头部大厂的SP甚至SSP。这并不是玄学,也不是幸存者偏差,这背后的核心逻辑其实是“核心竞争力的等价置换”。HR和面试官本质上是在估算你的“未来产出能力”,而实习经历只是证明这种能力的凭证之一,并非唯一。一、 学术能力的“降维打击”对于算法岗而言,“顶级实验室经历” > “普通大厂打杂实习”。很多零实习的大佬,其实是在学校里把实验室当成了公司。 手握一篇CVPR/ICCV/AAAI/这些顶级paper,其含金量...
为什么有人零实习也能进大...
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01-16 21:35
Java
记录第一次面试
记录第一次面试吧,百度的后端岗位。只有面试才知道自己会不会,我基础还是太差了,导致面试官觉得已经没有问的必要了,25分钟就给了我些个人的建议就结束了。前两天还在因为有百度的面试而沾沾自喜,然后也兴冲冲的去复习一下八股,但结果...😭平时看八股以为自己会了,结果面试没能好好的讲出来,就算能讲的也只是表面,怎么用的层面,底层还是毛也不会。唉,先沉淀吧,把数据结构,数据库重点的系统学一遍,有没有大佬推荐一些学习资料呀😭也要把计网和操作系统系统学一遍,要拿出备战高考的学习状态去学习这些八股,争取达到 假如有考试也要能考出80分的那种掌握程度才行,把底层吃透,一定要能口述出来。再沉淀两个月吧,两个月之后再战百度😤😤😤😠😠😠一起加油朋友们!
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01-14 10:27
已编辑
北京虾皮信息科技有限公司_今日头条_前端工程师(准入职员工)
跟着这样的领导幸福一辈子!
我想跟着一个30岁左右家庭美满幸福的男性领导在公司已经带了五六年已经变成了部门的小领导并且在技术上给予我支持和帮助带我一起进步帮我扛事情是不是听起来很美好hhh我真的遇到了这样的领导在我某家公司面试的时候我的二面领导对我特别好面试的时候和我一直在聊天 和我讲部门的技术然后问我是e人还是i人 后来主动加我微信在我hr面试后 以为我意向不高主动帮我约+2加面火速帮我下offer 因为谈薪比较久还在中间问我会不会不来后来开奖了知道别家公司开了还说帮我争取可惜实在差距太大 只好江湖再见了👋老大 有机会我以后来做你的小弟
解zj:
接这种leader
你想跟着什么样领导?
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昨天 13:37
东北师范大学 Java
揭秘马斯克甩出王炸,X推荐算法开源,6小时斩获1.6k Star
昨天刷X的时候,突然发现xAI把整个For You推荐算法开源了。说实话,我当时就愣住了。要知道,推荐算法这东西,对社交平台来说就是命根子。抖音的推荐算法、小红书的推荐逻辑,哪个不是藏着掖着当核心机密?结果马斯克直接把代码扔GitHub上,7000多个star,就这么大大方方让你看。这背后到底藏着什么秘密?一个让我震惊的发现我花了整整几个晚上扒完这套代码,发现了一个颠覆认知的事实:X的推荐系统里,几乎没有人工规则。什么意思?传统的推荐系统,工程师会设计几百上千条规则。比如用户点赞过科技类内容,就多推科技,或者转发率高的内容加权。这些都是人脑想出来的逻辑。但X的算法完全不是这么玩的。他们用的是G...
愿天下没有难改的BUG
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