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牛客460434957号
2023-09-15 17:24
门头沟学院 大数据开发工程师
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许愿阿里HR面
真诚许愿阿里HR面 求求了 心之所向!please!
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收offer两块钱一个
西安交通大学 产品经理
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发布于 2023-09-15 21:25
陕西
头文字狗
昆仑万维_C/C++开发
同样许愿
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发布于 2023-09-25 12:28
湖北
LLLllllLLLlll223
门头沟学院 数据分析师
佬进HR面了吗
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发布于 2023-09-24 02:26
海南
崩不住力
蚌埠坦克学院 Java
同求
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发布于 2023-09-19 16:05
湖北
吃西瓜的猴子拿着方天画戟
门头沟学院 算法工程师
借楼问一下,hr面过后 会很快给offer么? 还是会hold很久?
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发布于 2023-09-18 12:06
浙江
暂无评论,快来抢首评~
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05-15 09:46
门头沟学院 嵌入式软件工程师
5月份了,暑期实习真的该开始投了,小米嵌入式一面题目整理
现在已经 5 月份了,暑期实习这波基本就是该投的赶紧投、该准备的赶紧准备的时候了。很多同学前面一直在学板子、做项目、补八股,结果真正开始投的时候反而有点发懵,不知道企业一面大概会问到什么深度。尤其是嵌入式这个方向,很多人一开始准备的时候容易跑偏。要么就是一直刷 STM32 外设配置,觉得把串口、中断、PWM、I2C 都会了就差不多了;要么就是光背概念,背了一堆 volatile、指针、RTOS、通信协议,真到了面试里又接不上项目。其实一面的特点很明显,不一定上来就问特别深,但一定会围着你的项目、基础知识、调试能力、系统理解去展开。你说你做过单片机项目,他不会只听你讲“做了什么功能”,更想知道你...
查看16道真题和解析
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05-15 10:33
南京信息工程大学 Java
4.7字节 解决方案一面
1.你能那个说一下马尔可夫模型是什么吗?2.所以它幽灵(一种智能体)处于什么位置?和哪些因素有关?3.这个整个代码仓库的话是怎么个构造的?就是包含哪几个大块和哪几个大类?4.哪一块和这个贝叶斯实现那个逻辑有关5.那你这个算是一个偏性能的优化的一个项目吗6.它如果应用在推荐领域的话是否可行呢?比如广告推荐啦,视频推荐这种。7.那这个马尔可夫模型在这里体现在哪里呢?8.这个项目里还有一个那个决策逻辑是基于贪心策略的动作选择算法,结合实时概率信念分布。这块能详细介绍一下。9.通过什么指标判断他下一步动作是否是优的呢?10.那有没有比如考虑一个全局的一个最优策略呢,这么一个方案。11.为什么一次最多走...
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05-06 23:56
江苏师范大学科文学院 测试工程师
十一点半还在招聘,和我说早九晚六
我请问呢
牛客52811839...:
有的hr就是这样啊,很正常。
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04-19 18:50
已编辑
字节跳动_全栈开发(实习员工)
学院二本圆梦字节,提前结束暑期啦
个人背景:学院二本计科专业 大二开始实习个人经历:安克创新 、理想汽车、字节跳动碎碎念:我做事只有三分钟热度。看到进了大厂的同学,我会羡慕,也会跟着努力上进;但遇到好看的小说,我又会放下手头的事沉迷其中,之前的坚持也就中断了。我有些自卑,总觉得自己学历和外貌都不够好。之前偶然在网上受到关注,我就喜欢上了上网,因为这里有很多人认可我。但我也很在意别人的评价,偶尔看到嘲讽的言论,会触发我的自卑情绪,让我感到愤怒。有时候我会强硬地回怼,有时候又会懦弱地选择无视。我也有虚荣心。不管是拿到安克、理想还是字节的机会,我在分享的时候都会带着这份心思。我会特意强调自己学历不好,是为了衬托出过程的艰难,以此显得自己更厉害。我知道,人往往会炫耀自己缺少的东西,来掩盖内心的空洞。我总想着走捷径,不太喜欢踏踏实实地做事。找实习的时候,我花了更多时间在研究面试技巧上,而不是提升专业能力。我会反复听面试录音分析技巧,看面试教程学习怎么和不同的面试官沟通,还会每天自言自语练习语言表达,同学都觉得我有点奇怪。我的实习生涯里,侥幸和运气占了很大一部分。我总在想,如果有一天我失去了这份幸运,这些特质可能会让我一蹶不振。ps: 很多人会问我学习路线和经验 但是就像我上面说的 我的实习过程靠的很多是关键节点的运气 技术上面我可能不如很多人 所以请大家理性求助和理性参考我的回答 附上我的投递记录
我的offer在哪里...:
从去年看到现在,飞升哥就是榜样
我的求职进度条
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05-13 14:50
广西大学 算法工程师
快手 AI应用开发 二面
这个是5.11发的offer了,HR面和二面隔了10多天1. 自我介绍2. RAG 有没有解决大模型胡说八道的问题答案:RAG 只能缓解幻觉,不能彻底解决幻觉。RAG 的作用是把外部知识、业务文档、历史记录和实时数据作为上下文提供给模型,让模型减少依赖参数记忆。但如果召回错了、召回不全、chunk 切分不合理、rerank 排错、prompt 没约束好,模型仍然会基于错误证据生成错误答案。所以线上 RAG 不能只做“检索 + 拼 prompt + 生成”。必须做证据约束。比如在园区运维场景里,模型说“冷却塔水泵异常导致能耗升高”,就必须引用对应的告警记录、传感器曲线或历史工单。如果没有证据,只...
AI-Agent面试实战...
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