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AcoderK
2024-03-07 19:08
南京大学 人工智能
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阿里云提前批统计
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众所周知,池子很大
。此贴专为统计大家阿里云提前批进度,互通有无。
关于部门也欢迎评论区交流~
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牛客269435184号
北京邮电大学 后端工程师
如果过了简历面,系统开启之后是从第一面开始面吗?
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发布于 2024-03-12 12:13
北京
一条派大星
门头沟学院 C++
有朋友有阿里云hr微信吗
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发布于 2024-03-21 15:51
北京
瑜西西
武汉大学 Java
阿里云意向选择:齐天、网元产品、阿里云原厂
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发布于 2024-03-12 10:39
湖北
小桃子丶
华东师范大学 产品经理
这种是部门提前捞的吗
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发布于 2024-03-08 00:10
上海
93589
浙江大学 后端工程师
阿里云三面是HR面吗
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发布于 2024-03-07 21:10
新加坡
暂无评论,快来抢首评~
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03-27 15:38
已编辑
武汉大学 Java
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额,全程拷打项目几乎没有纯八股相关的八股:redisson分布式锁相比于set nx的好处completableFuture与future相比有哪些不同说一下aoprabbitmq延时队列是怎么实现的手撕:删除链表重复元素II(昨晚喝了酒,我还以为是约的下午面试,早上九点起来发现是十点的面试,我嘞个豆
查看5道真题和解析
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03-27 14:07
东北大学 内容运营
0经验小白如何进互联网大厂?从笔试到面试的全攻略
又到了一年一度的校招季,朋友圈里开始晒出一个个互联网大厂的offer,而你还在为简历投不出去而焦虑?看着身边的同学一个个拿到了面试机会,自己却连笔试通知都收不到,心里是不是五味杂陈? 其实,0经验进大厂并不是遥不可及的梦想。关键在于你是否掌握了正确的备考方法,以及是否有足够的准备时间。而今天,我要分享一个能让小白逆袭的秘密武器。 白瓜面试,专为应届生和零基础求职者打造的智能面试助手。它不仅仅是一个工具,更是你进大厂的通关秘籍。 为什么选择白瓜面试? 在用了一圈创作工具后,我最终选择了白瓜面试。因为它真正解决了0经验小白最头疼的几个问题: 笔试刷题神器 平时行测、专业题、互联网笔试刷不完,做题...
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03-10 22:47
昆明理工大学 单片机
找不到实习
简历改了又改,给个笔试也行啊
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03-27 16:40
已编辑
门头沟学院 C++
26 学院本经历笔记
26学院本太难了,很多公司机筛就给我刷了。机会都难拿到如果是简历存在问题也欢迎拷打————————————————————分割线——————————————————————2026.3.4更新:发完贴之后,时不时投递又收到了不少的笔试/面试邀请。主要是之前投递简历出去之后基本上都是沉默状态,年后好转了不少timeline:2026.01.21 文远知行笔试,半年多没刷算法题 ->挂 (后续HR说春招可以重新安排笔试)2026.2.4 小鹏汇天 技术一面,第二周收到结果 ->挂2026.2.12 大众Cariad代招 技术二面 ->Offer2026.2.28 多益网络技术面试,由于风评太差,一直在犹豫要不要接面试 ->推迟-----------分割线-----------2026.3 月前的某一天,临时去电网报名了二批计算机岗位的笔试2026.3.6 从上家公司实习离职,氛围最好的一家公司,leader 说可以帮忙转正,但是流程太长,而且我们部门据说只有一个 hc,更想要研究生,我很有可能是会被签外包公司在这里干活,就离职了。2026.3.9 入职新公司,大众Cariad 以外部公司的身份进组,项目组签了三年,后续三年应该都可以在这里呆,不知道有没有希望原地跳槽。2026.3.10 电网考试居然说我通过资格审查了,短信约我去参加资格审查,请假一天,买了 12 号晚上的机票回成都2026.3.15 参加国家电网计算机类笔试2026.3.17 电网出成绩了,感觉很低。觉得已经🈚️了2026.3.18 收到电网面试通知,通知 3.22-3.25 这个时间去面试,我的岗位只招 1 个人。据说面试只有 2-3 人,不知道能不能成功----------分割线-----------2026.3.21 电网面试结束,感觉回答的还勉勉强强,大概是2个岗位分别招1个人,一共11人面试,实际来了9人2026.3.27 出面试成绩,满分100分,早上10:20左右发现面试成绩46,我震惊了,没截图,后面过了十分钟重新看发现面试成绩给我改成58了。但同样震惊。朋友问我是不是把面试官打了,哈哈
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03-27 09:52
广西大学 算法工程师
百度 AI Agent开发 一面
1.多轮对话中,如果不同轮次的记忆发生冲突,你如何处理?这个问题本质上不是“删哪条、留哪条”,而是做记忆的版本管理。实际处理时一般会同时看三个维度:时间、来源、置信度。时间上通常新信息优先,但前提是它来自更可信的输入;来源上,用户当前轮明确表达、工具查询结果、系统写入,优先级通常高于模型从历史里自己总结出来的内容;置信度上,如果只是一次低置信抽取,不会直接覆盖长期稳定画像。工程上我会把记忆拆成两层,一层是 event log,完整保留用户每次表达过什么;另一层是 materialized profile,也就是给模型使用的当前画像。冲突发生时,不是直接物理覆盖,而是先记事件,再按规则刷新画像。...
百度一面1026人在聊
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