求帮改数据分析/数据科学简历

链接 首先先定义dp[i][j] (表示前i个合并后值为j的最小翻转次数) 我们先计算每一组的差值d[i] 显然,对于每一个已经存在的dp[i][j],对于下一个i也就是dp[i+1],有两种可能 不翻转:dp[i+1][j+d[i]]=dp[i][j] 翻转:dp[i+1][j-d[i]]=dp[i][j]+1 这样相当于遍历所有可能,理论上时间复杂度会非常大,但是由于范围的限制和重叠,时间复杂度也就限制在了O(n²),可以接受 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN=1005; const int ...

当时面完没太记录，有点记不清了，面了一面，二面, HR面和产品VP面，记得以下几个问题1.日活波动怎么分析2. 最近看的工具书，画一个脑图并介绍3. 跳出舒适圈的例子4. SQL题，还考了字符串相关5.实习分析的指标、解决的问题6. A/B test看提升频率如何排除其他因素的影响

水母我啊，完全是代码0基础文科生，但是作为25届在校招生在AI行业站住脚跟，在55开的转正率成功留用并定为高P级，做成一些项目取得一些成就赚到了预想之外的钱钱后，想为也许在焦虑迷茫的不懂技术的小伙伴分享一些经验~从业务的视角聊聊，我们在投递非技术岗的时候，有哪些面试技巧，以及企业想要的人才画像——叠甲：本人也是摸爬滚打的经验此篇文章绝非万能焚诀——AI产品、AI销售、AI运营...这些岗位都不要求你会写代码,但你必须真正理解AI是什么,能做什么,不能做什么面试官是怎么判断你懂不懂AI的？HR面也好，业务面也好，+1+2面都好，很少有人会问你什么是Transformer，而是会更多询问你绝对绕不...

我在大一上的时候自学了部分 Android 开发，寒假的时候在boss上面投了几份简历（没敢投大厂，都投的中小厂）。还好有公司愿意面我，大部分都是已读不回，后来第二天把一二面给过了，虽然感觉表现的不行，但还是过了，技术方面倒是很简单：- Java 线程池相关- MVP 架构内存泄漏- LiveData 和 StateFlow 的区别- Ktor 相比 Retrofit 的优势- MVI 和 MVVM 架构区别- DataBinding 和 Compose 区别- Koltin 泛型的协变逆变（这个真不会，平常里没用过本来想着如果拿到 offer 了不打算去，因为base 在杭州，太远了。但后来那边问我能不能接受远程实习，还有 MBP 可以借给我用。那这还说啥，直接入职了leader 还特意提醒我，他们的项目历史比较久，代码可能对新手不太友好实习几天下来，确实学到了不少新东西，但代码库也确实如 leader 所说的真的很史（指历史悠久）。项目里面同时存在 MVC、MVP、MVVM 三种架构；还有 findViewById、ViewBinding 以及 KAE 等各种写法混杂；协程和 RxJava 一起在用；Kt和 Java 混写，很多代码写法看起来匪夷所思😵还有很多是后端约束了导致客户端实现不了很多功能，改动起来束手束脚，往往只能在原有基础上继续添加新的逻辑，越堆越多，没点抗压能力还是接受不了的😥（mbp键盘布局适配需要点时间