海思你这个时间有点离谱

先说一下体型，23道不定项选择115分，5道填空25分，2道编程40分，最后是游戏问答题20分，一共两百分首先选择题由408组成，或则简洁的说，都是408基础必考点，比如TCP的拥塞控制的一些机制，OSI的具体模型，考的比较详细，数据结构简单点，就是链表和顺序表的一些区别。操作系统就是死锁这一部分，反正也不算太难。然后就是计组，考了一个补码，还是简单的。但是我是C++,他问了一道GO的题，然后又问了一道python,python简单，但是GO就是纯蒙。填空题，第一道给你一个结构体，然后用Size()函数，算这个结构体对象一个占多少字节，还是OK的。然后问了TCP,UDP，HTTP的英文全称，还...

最近在投递简历。在BOSS上，投了50来份小厂(1000人以下)。只有几个人回复(我知道这很正常)，目前有一个小厂hr的电话，说他们的要求很高，我代码有点少。感觉小厂的要求都好高，什么QT，游戏项目/引擎，嵌入式，音视频，图片处理，机器学习，数据挖掘/分析等等，我是不是要改变策略，投中大厂(可能他们的要求比较低，比较看重学习能力)？现在想，先投一个月(边复习+MySQL+QT)，不行就考研去了。

实习第一天，就被mt骂了，文档都不会看吗。这写的什么东西，我都教你多少遍了，从来没见过你这么差的实习生，这些名词都不认识吗？面试怎么进来的？有没有动脑子？

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...