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超级无敌霹雳小猪猪
2024-10-25 20:01
深圳职业技术学院 护士
发布于上海
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干不了完全干不了
如图,我mt和同事让我看代码,看到的就是我的
可是我他妈还搞不懂业务,看不懂代码
不得不说最近太松弛了,天天带薪看文档摸鱼,好想老死在美团
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不知名牛友_
深圳第二高级技工学校 前端工程师
所以你拿我当吉祥物了是吧😡
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发布于 2024-10-26 00:21
上海
QQQii
桂林电子科技大学 嵌入式软件工程师
看多了就要慢慢上手了
1
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发布于 2024-10-28 12:34
广东
跳跳鱼
牛客网_产品经理
笑死了
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发布于 2024-11-20 11:34
北京
不敢追175女神
中国农业大学 Java
xmsl
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发布于 2024-11-15 18:35
山东
Lyxiho
门头沟学院 大数据开发工程师
兔兔佬
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发布于 2024-11-11 20:35
上海
六时丶二一
门头沟学院 前端工程师
羡慕
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发布于 2024-10-28 14:34
四川
伊萨科维奇
字节跳动_测试开发工程师
你生我梦😭
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发布于 2024-10-28 11:18
北京
sorry真的不会
恒生电子_运维工程师
羡慕
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发布于 2024-10-28 11:10
浙江
暂无评论,快来抢首评~
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03-20 17:00
黑龙江大学 Java
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最近面试的次数比较多,抽取了finrpa项目的相关面经分享给大家,我面试的公司主要以中厂/Ai初创为主,对大厂选手的参考价值可能比较有限,希望能对大家有所帮助。岗位方向:AI 应用开发 / AI Agent 方向项目背景:基于 Skyvern 二次开发的金融级浏览器自动化平台,面向银行、保险、证券机构,覆盖多租户权限、合规审批、风控审计等企业级能力。技术栈:Python 3.11 / FastAPI / SQLAlchemy 2.0 / PostgreSQL / Redis / React 18 / Docker Compose一、自我介绍 & 项目介绍Q1:简单介绍一下你自己和这个项...
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211,前端,大三找暑期实习,投了快两个月了。期间试了很多工具,最后真正留下来在用的就几个,整理一下。 网申填表:牛客网申助手 前期没装,手动填了二十几家表单,每家系统不一样但信息高度重复,纯属折磨。后来同学推了这个插件,把个人信息录进去一次,之后各家网申页面打开自动填,节省的时间我拿去多刷了几十道框架原理题。 找工作期间这个我觉得必装,没什么成本。 投递记录:飞书多维表格 试过notion和excel,最后用飞书多维表格,可以按状态分类筛选(投递中/笔试/面试/挂/OC),还能设截止日期提醒,同时跑十几家的时候不会漏。 八股:小林coding 前后端通用,问就是推这个,不多说。 面试模拟:G...
Luxlord:
用gpt面试是文字还是语音的那种
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03-19 11:34
南开大学 Java
字节暑期已offer
本人9本无实习经历,二月初开始面试,快手xhs简历都挂,京东一直泡池子,腾子三面挂,滴滴大模型算法一面挂,美团二面挂,亚麻OA都A了也挂,Google一面也挂。反正都是在挂中度过的,其实二月也是比较焦虑和陷入自我否定当中吧。但是还是比较感谢节子的速度的,而且面试的过程里面的氛围和节奏都很舒服,介绍业务和发展方向也是很明晰的。hr小姐姐人也挺好的,而且全程都是hr加我微信进行推进的,有什么情况和我说和和及时帮我推进流程,每次面试前都会提醒我今天的面试以及祝我顺利。(我感觉体感上面,志节是我面过的体验最好的一个了,从hr到面试官人都不错)timeline:3.6投简历推进评估3.7 hr打电话来约面3.9一面,20min后约二面3.11二面,二小时后约三面3.13三面,两小时后约hr面3.13hr面,面完就差不多oc了3.17 收到正式的offer
ShipDance:
下个月面剪映前端,期待一起上班
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03-09 12:43
门头沟学院 HRBP
进大厂第一天就祛魅了
以为食堂健身房是福利,结果加班到凌晨,根本没时间去。以为能做有价值的事,结果每天都是重复的简历筛选、会议纪要。以为同事都是精英,结果大家都在摸鱼、甩锅、内卷,氛围压抑到窒息。那一刻我突然明白:大厂不是乌托邦,只是一个更大的职场而已。清醒了,也更迷茫了。😔
嵌入式的小白:
公司弄这些食堂啥的,就是想让你没后顾之忧好好干活
哪一刻你对工作祛魅了?
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03-22 15:01
吉林农业大学 算法工程师
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1、讲讲什么是 RAGRAG 是 Retrieval-Augmented Generation,也就是检索增强生成。它的核心思想不是只靠大模型参数里记住的知识回答问题,而是在回答之前,先去外部知识库里检索和当前问题相关的内容,再把检索结果作为上下文交给模型生成答案。完整流程一般分两部分。离线侧先做文档接入、清洗、切片、向量化和索引构建,把知识变成可检索的形式。在线侧收到用户问题后,先做 query 改写或纠错,再去知识库召回相关片段,必要时做 rerank 重排,最后把用户问题和证据一起送给模型生成。RAG 的价值主要有三个:让模型获得训练时没有的外部知识让知识更新不依赖重新训练模型让回答更容...
AI-Agent面试实战...
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