OD招聘 - 可提供机考面试建议

1. 招聘信息与实际严重不符 「挂羊头卖狗肉」式招聘：岗位描述光鲜（如「高薪管理岗」），实际是销售、地推等基础岗位，甚至存在「入职后调岗」的套路。薪资模糊化：标注「月薪8K-15K」，但底薪仅3K，其余全靠绩效或画饼期权。管理制度混乱：用「弹性工作制」「成长空间大」等模糊表述掩盖低薪高压现实。2. 流程不透明与HR失职「已读不回」成常态：简历投递后石沉大海，或面试后无反馈，消耗求职者时间与期待。单方面时间压迫：要求候选人「随时到岗面试」，但企业方频繁改期或迟到，缺乏尊重。 3. 职场PUA与不平等条款「福报论」泛滥：以「学习机会」「团队年轻化」为由压榨实习生或新人，甚至要求无偿加班。歧视性要求...

双非0 offer，26应届学校11月底才放人，没投多少家，感觉都招满了我现在应该找实习吗，简历还应该怎么改求大佬指教

投了几百家心累了😓😓，就约到了两家面试，虽然全过了，但是薪资有点低，目前一个8k的南京一家芯片原厂，一个西安的9590做仪表油气行业的

你以为你只需要调调参数？实际上，你要面对的将是：生犯贪嗔痴戾疑，死受鞭笞斧灼烹（不好意思，杀批乱入了）。好了，言归正传，作为一个合格的视频算法工程师，大概的技术链路就如下图所示，其中最重要的就是视频画质算法（超分/去噪/增强），这一领域不可避免地要深度依赖深度学习。“深度学习”这个概念大家耳熟不一定能详，但如何系统地掌握它？也就是从“知其然”到“知其所以然”？ 阶段一：数学与编程基础 ( 2周左右，熟悉可跳过)万丈高楼平地起，在开始搭建神经网络之前，你需要掌握底层的语言（Python）和逻辑（数学）。不要被复杂的公式吓跑，我们以“够用”为标准。数学基础线性代数：矩阵运算、特征值、特征向量微积分...