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牛客162363238号
2023-08-25 18:56
字节跳动_网络运维开发工程师
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阿吧阿吧阿吧
吉林大学 Java
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发布于 2023-08-29 11:09
浙江
青瓶
湖南大学 HRBP
感谢😻
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发布于 2023-08-25 21:02
湖南
暂无评论,快来抢首评~
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05-12 09:46
武汉大学 C++
记录"处女面"|云尖信息嵌入式
一面-15min前期简单和HR沟通过了,HR大概意思就是你的期望薪资有点高。如果低于这个薪资你会不会来,我的回答是肯定的。后来HR又介绍了公司的业务情况等,定了大概的时间在某个晚上的九点以后。二面-35min面试官看起来年纪稍长了,估计在40左右。这个面试流程并不像其他公司,一上来也没有简单自我介绍什么。面试官全程都让我在上帝视角总结归纳。当初为什么来北京?平时你工作主要负责那些内容?写过那些驱动呢?这里我回答的是,平时完整写一个驱动的机会比较少,主要还是解决问题为导向。你平时是怎么解决问题的?你觉得解决问题最重要的是什么?有用过那些工具?这里我的回答是以人为导向的。分析问题的能力:穷举各种可...
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昨天 20:35
门头沟学院 Unity3D客户端
实习第二第三天,一个功能重写3遍。。。
昨天提交的时候,主程失误把我的项目回退了,做的东西全没了,然后重新做了一遍,结果后来提交又冲突了,又重新写了一遍,后来同事给我发特效包的时候直接把所有代码都导出来了,我直接导进去了,写的代码又没了,而且更新检测不到,更新不了同事的项目,又改了好长时间了,还有策划瞎指挥导致浪费很长时间我实个习容易吗
你遇到过哪些神仙同事
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04-15 18:11
中国人民大学 前端开发其它
面试官角度谈谈还要刷力扣吗
上周组里招人,我面了六个候选人,回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人,算法题写得都不错。第一道二分查找,五分钟之内给出解法,边界条件也处理得干净。第二道动态规划,状态转移方程写对了,空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历,力扣刷题量都在300以上。后三个呢,就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好,有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生,我印象特别深——她拿到题之后没有马上写,而是先问我:“面试官,我能先跟你确认一下我对题目的理解吗?”然后她把自己的思路讲了一遍,虽然最后代码写得不是最优解,但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的,但当我问她“如果这里是线上环境,你会怎么设计’的时候,她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么?我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候,也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷,你不刷就过不了笔试关。后来工作了,前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候,没人让你写反转链表,也没人让你手撕红黑树。更多的是:这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官,慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出,但目的变了。我出算法题,不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候,是怎么思考的。你会先理清题意吗?你会主动问边界条件吗?你想不出来的时候会怎么办?你写出来的代码,变量命名乱不乱、结构清不清楚?这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具,不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路,这没问题。但如果你刷了三百道题,却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的,那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode?要刷,但别只刷题。刷题的时候,多问自己几个为什么:为什么用这个数据结构?为什么这个解法比那个好?如果换个条件,解法还成立吗?把刷题当成锻炼思维的方式,而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的,从来不是一台背题机器,而是一个能解决问题的人。
牛客51274894...:
意思是光刷力扣还不够卷
AI时代还有必要刷lee...
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04-02 13:42
已编辑
北京航空航天大学 后端工程师
字节暑期已offer
算上这次也是三战字节了timeline3.24一面 当晚约二面3.25二面 当晚约三面3.27三面 3.30约HR面4.1HR面4.2 oc+offer加油加油,希望暑期能活下来
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05-09 13:51
National University of Singapore
高铁上收到了2w奖金,激动!
刷到有人问华泰星战营,翻下去年的经历,随便写写。bg:本天津大学,硕新国立,江苏人。当时其实主要是想找个暑期实习,对秋招有帮助那种。华泰base南京,我肯定重点看。没想着一定要拿offer,就觉得能去券商科技部门体验一下挺好的。结果……后面真拿到了,还拿了最高档奖金。我做的课题:金融领域有个痛点——前台写报告需要翻大量资料找数据,纯纯体力活。我们搭了个智能体,用大模型编排了一套流程:海量文本去重→提取→再加一个“反思”节点。就是第一轮提取的结果不一定符合需求,让大模型自己反思一下上一轮的结果,循环迭代,直到输出满意的东西。最后还要转成md这种指定格式。相当于一个“提取+反思”的循环结构,帮前台...
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