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...

是腾讯的csig腾讯云，前天晚上九点突然打电话约面，激动的通宵学了一晚上，第二天状态很差改了今天（以后再也不通宵学习了）感觉自己浪费了面试官一个半小时单纯手写＋场景，无八股无项目无算法，打击真的很大，全是在面试官提醒的情况下完成的，自己技术方面真的还是有待提高，实力匹配不上大厂和已经面试的两个公司完全不一样，很注重编码能力和解决问题的能力，然而我这两个方面都很薄弱，面试官人很好很耐心的等我写完题目，遇到瓶颈也会提醒我，写不出题也会很耐心的跟我讲解好感动，到最后面试结束还安慰我打算把下周最后一场面试面完之后就不面啦，如果能去实习还是很开心，但是最重要的还是好好努力提高技术以下是面经第一题// 实现一个解析 url 参数的函数function parseUrl(urlStr) {// TODO}parseUrl('*********************************************');// 返回 {a: 1, b: 2, c: 3}追问：在链接里见过什么部分？用 hash 路由的话放在哪第二题// 考虑有一个异步任务要执行，返回 Promise，这个任务可能会失败，请实现 retry 方法，返回新方法，可以在失败后自动重试指定的次数。/*** 异步任务重试* @param task 要执行的异步任务* @param times 需要重试的次数，默认为 3 次*/function retry(task, times = 3) {// TODO: 请实现}// ---------------测试示例 ----------------// 原方法const request = async (data) => {// 模拟失败if (Math.random() < 0.7) {throw new Error('request failed');}const res = await fetch('https://jsonplaceholder.typicode.com/posts', {method: 'POST',body: JSON.stringify(data),});return res.json();}// 新的方法const requestWithRetry = retry(request);// 使用async function run() {const res = await requestWithRetry({ body: 'content' });console.log(res);}run();第三题就是给 retry 函数添加类型注释，用到泛型第四题：在组件库中将 Alert 用 api 的形式实现（应该就是 message 这个组件）怎么渲染到一个浮层里而不是原地渲染出来

上个学期，学校没什么课，便找了个自认为薪资还可以的实习，扣去代课、房租和日常生活的开销，算下来还能攒一点钱，于是我就美滋滋地去了。不过世事难料，恰好赶上学校大检查、毕业信息采集、阶段性测试等一系列事情，我又不想离职，只好飞来飞去，勤勤恳恳干了三个月，赚的钱几乎都花在路费上了

前言最近总结了一份深圳广和通（Fibocom）嵌入式软件工程师的一面面经，整个面试时长约40分钟。广和通作为国内领先的无线通信模组供应商，在物联网、车联网、智能终端等领域有着广泛的应用，其产品涵盖 4G、5G、NB-IoT 等多种通信制式。因此，公司对嵌入式工程师的要求不仅限于基础的单片机开发，更看重候选人在 RTOS、通信协议、底层驱动等方面的实战经验。这次面试主要由一位技术主管进行，整体氛围比较轻松，面试官会根据简历上的项目经历进行深入提问，同时穿插一些嵌入式领域的经典问题。面试内容主要分为三个部分：项目经历介绍（约10分钟）、技术基础考察（约25分钟）、反向提问环节（约5分钟）。值得注意...