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给份工作好不好
2024-09-13 23:57
吉林大学 算法工程师
发布于新加坡
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滴滴oc
想知道有佬拿到滴滴自动驾驶部门oc的吗?
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啦啦啦啦喜乐
门头沟学院 算法工程师
感觉自动驾驶部门oc比较晚,我hr面问的时候,hr说是最早10月上旬
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发布于 2024-09-15 07:52
上海
风风风z
中国科学技术大学 Java
同问
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发布于 2024-09-14 18:17
广东
yestrong
门头沟学院 算法工程师
没有
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发布于 2024-09-14 12:30
北京
FRANS4X
西北工业大学 C++
同问
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发布于 2024-09-14 09:48
陕西
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01-22 16:59
清华大学 Java
我给 AI 提过的最离谱 Java 需求
有一次我对 AI 提了一个离谱到自己都觉得好笑的 Java 需求:“帮我写一个程序,自动找出所有内存泄漏、生成修复补丁,并直接提交到 Git。”这需求看起来像“自动化神器”,但本质是想让 AI 变成一个会理解业务、会分析代码、会操作版本库的全能工程师。更离谱的是我还加了一句:“顺便统一项目所有日志格式、处理所有异常,并回滚到上一版本。”AI 当然给了我一套很完整的方案,但我知道真正落地会非常复杂,也很可能把项目搞崩。后来我才明白,离谱的需求可以问,但别指望 AI 代替工程师做所有决定。
你给AI提过哪些离谱的需...
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01-25 10:54
门头沟学院 大数据开发工程师
数据开发在AI时代的转变,数仓、RAG(检索增强)与 Agent如何支持企业级AI
传统数仓、数据库和分析系统,为业务提供了稳定的数据支持和决策依据。但当数据开始面对 LLM 时,就产生了一个全新的挑战:如何将企业数据转化为模型可感知、可检索、可执行的“上下文”。在企业 AI 系统中,这一过程通常经历三个关键环节:1. 数仓与数据库:提供干净、统一、结构化的业务数据。2. 搜索与 RAG:让模型能够快速、稳定地访问相关信息。3. 工作流与 Agent:将数据能力编排成可执行的任务,实现复杂业务的闭环。图中展示了这一链路的概览。通过这条链路,可以发现数据不再只是“给人看的”,而是成为 AI 执行的核心驱动力。一、从数仓到 LLM:数据“服务对象”的变化在之前的文章中(微信公众号...
AI时代的工作 VS 传...
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01-23 17:10
门头沟学院 后端工程师
我一般不怎么吐槽别人代码的,除非忍不住
啥意思大哥
AI coding的好用...
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01-25 11:44
南昌大学 算法工程师
第K大斜率
链接 哇哈哈哈哈哈,终于AC了一道紫题 之前这种题即使看题解也不会写,今天是历史性的一步!(写给自己看的) 这题有两个难点 1:斜率怎么转化,求出所有斜率完全不可能,一定会TLE 经过高人指点:我可以利用二分法,先指定一个mid 要求(yj-yi)/(xj-xi)>=mid,由于最终答案向下取整,我们只需要找到至少k个满足题意就行了 证明:设最终答案为s,向下取整得S,此时S=mid,显然s>=mid,比如以下数字,k=1时答案为2 −3,−2,1,3/2,1,2,2/5 满足s>=mid的有2个,由于2和5/2向下取整都是2,所以不会影响答案 如果xj-xi>0,我可...
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