双非本 0 实习的惨淡 3 月

秋招是应届生求职的关键战役，竞争激烈但机会众多。想要在秋招中脱颖而出，必须提前规划、精准准备。以下是系统化的备战策略，助你高效斩获心仪Offer。   1. 明确目标，精准定位  行业与岗位选择：结合自身专业、兴趣和职业规划，锁定目标行业（如互联网、金融、快消等）及核心岗位（如产品、运营、技术等）。  企业调研：关注目标公司的校招时间、笔试面试风格、企业文化，避免盲目海投。   2. 优化简历，打造个人品牌  一页原则：简历控制在1页内，突出与岗位匹配的经历。   STAR法则：用“情境-任务-行动-结果”结构描述实习/项目经历，量化成果（如“用户增长30%”）。  反复打磨：避免错别字、格式混乱，可借助工具（如超级简历、Grammarly）优化。   3. 笔试刷题，提升应试能力  行测题库：针对互联网/快消等企业的行测题（如数字推理、图形逻辑等）。  专业笔试：技术岗需刷LeetCode、Codeforces；非技术岗需熟悉Case分析框架（如SWOT、4P）。   4. 面试模拟，克服紧张心理  高频问题准备：如“自我介绍”“优缺点”“职业规划”，结合岗位JD定制回答。  群面实战：练习无领导小组讨论，掌握Leader/Timer/Recorder等角色技巧。  模拟面试：找同学或前辈Mock，录制复盘肢体语言和表达逻辑。   5. 信息搜集，抢占先机  校招时间表：关注企业官网、牛客网、应届生BBS，避免错过DDL。  内推机会：通过学长学姐、LinkedIn等渠道争取内推，提高简历通过率。   6. 心态调整，持续迭代  秋招是持久战，被拒很正常。每场面试后记录反馈，优化策略。保持行业动态学习（如36氪、虎嗅），展现求职主动性。  总结：秋招拼的是准备度和执行力。从现在起，每天进步一点，Offer终会水到渠成。

-CoderOilStation #牛客AI配图神器# 分布式集群和多线程高并发随着企业向互联网方向的转型。企业数字化信息建设需要现在的AI技术前线搭桥。数字经济其实并不是十分稳定的金融商圈。方便便捷和分布式的解决方式很受市民大众的青睐和喜爱。并行处理需要很多硬件设备的适配连接和支撑。 多线程可以是企业用户和个人用户。一个用户的一次请求会在系统的公司后台建立连接线程和应用数据处理线程。线程的拦截过程前端是限流操作。前端操作用户数据请求的过程通过缓存远远无法满足现在年轻人和企业用户的大量点击操作。分布式的数据库Mongodb属于前端轻量级分布式数据库。后端的处理方案微服务架构搭建集群的方式。信号...

本人女，广东人，目前只考虑广东的工作机会（主要是广深），硕士。有一段算法实习（因为完全不考虑互联网了，所以这方面变得很拉），开发经验很少（Java基本忘光，所以并不是很适合开发岗）。目前手头有两个offer想先签一个，base都是深圳，球球大家给点意见🥹🥹1.平安银行金融科技部，【后端开发】，15.6+9（年终大概率拿不满？）。不提供住宿，没有房补？但在深圳可以住亲戚排上的公租房所以房租花销不大2.兴业银行深圳分行，【管理培训生（FinTech方向）（入行后跨条线培养，正式编制）】，一开始要轮岗两年好像，之后得竞聘，很害怕被骗去营销！（本人仅接受科技岗和管培，柜员和营销决定🙅）。待遇未知（之后补充）

技术面试中，手撕算法题是一道常见且容易引起争议的环节。很多人质疑：在实际开发工作中很少直接写这些算法，为什么面试还要花大量时间考察？这类问题是否脱离实际？本文将从多个角度解释为什么手撕算法题依然被广泛采用，并尝试还原其存在的价值与目的。一、算法题是思维能力的集中体现算法题考察的不是某一个具体语法或函数接口，而是候选人对问题建模、解法设计、代码实现和复杂度分析的综合能力。这正是软件开发过程中经常需要用到的核心技能：如何理解一个抽象的问题？能否拆解问题并找到有效路径？是否能在有限资源下优化方案？对代码实现是否细致可靠？这些能力在系统设计、模块拆分、性能优化等实际工作中非常关键。算法题通过有限时间内...