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测控大Fa好
2022-09-28 09:51
东南大学 Java
发布于江苏
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俺滴秋招可以告一段落了 目前有五家流程走完泡池子了 静静等待
阿里 京东 华为 满帮 招银网络科技
校招求职吐槽
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楼层
池塘里的鸭嘴兽
北京理工大学 后端工程师
能进五个池子,确实还是强的
6
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发布于 2022-09-28 21:12
北京
Mickey111
吉林大学 Java
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发布于 2022-12-28 14:01
河北
rsthh
满帮集团_Java开发工程师
楼主满帮意向了吗
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发布于 2022-10-20 10:00
江西
牛客81498681号
门头沟学院 Java
大佬 有满帮hr的联系方式吗
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发布于 2022-10-18 17:46
广东
日记榨干了回忆G
大连海事大学 Java
蹲
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发布于 2022-10-14 13:40
辽宁
牛客328376910号
门头沟学院 Java
大佬满帮发意向了吗?
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发布于 2022-10-11 23:27
四川
Hlyna
The University of Melbourne Java
进池子不就是挂了吗……
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发布于 2022-10-08 20:06
广东
老约瑟夫
东南大学 C++
牛的,今年应该没几个人能达到这样水平了
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发布于 2022-09-29 09:26
江苏
暂无评论,快来抢首评~
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05-06 13:32
门头沟学院 C++
校招C++20并发系列09-识别阻塞风险:死锁排查与线程推进保障实战
识别阻塞风险:死锁排查与线程推进保障实战 在并行 C++ 开发中,理解“阻塞”与“非阻塞”操作的本质区别是构建高性能并发系统的关键。许多性能瓶颈并非源于算法逻辑的复杂性,而是源于线程间不当的资源竞争导致的相互等待。本文将通过一个具体的累加任务案例,深入剖析基于互斥锁的阻塞实现与基于原子操作的非阻塞实现之间的差异,并揭示其背后的底层机制。 阻塞式实现的陷阱 为了直观展示阻塞带来的性能问题,我们首先构建一个基于 std::mutex 的同步场景。在这个示例中,八个线程协作完成一个共享变量的递增任务,总迭代次数为 (即 32768 次)。 代码结构分析 在阻塞版本中,大部分线程运行常规的 work ...
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05-05 19:43
门头沟学院 Java
大一开始卷?卷一个,还不如多睡会觉
今天刷到一个帖子,大一新生问怎么进大厂,底下的回答全是“现在就要开始卷实习了” “ACM金牌是必须的” “项目经历不能少”。 我差点没蚌住。 啥时候大一起跑线就画到这儿了?我大一的时候,还在研究怎么翘掉晚自习。 没错,就是去社团工位上摸鱼。 我当初进那个融媒体社团,面试就是个巨大的草台班子。我说我以前在破站做UP主,有个几千粉丝,学长就点点头,“噢,挺好的,录了。” 就这么简单。 进去之后呢?学长扔下一句“软件自己回去装,教程自己找”,就结束了。我当时就悟了:大学=自学,完美的诠释。 这绝对是我大学第一课。 不过,社团也不是一无是处,它给我最大的好处就是——一个合法逃掉晚自习的工位。高中的晚自...
大学四年该怎么过,才不算...
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04-21 21:10
哈尔滨工业大学(威海) Java
今年是真的更难了吗,还是单纯我太菜了
三月中旬开始陆陆续续投了几十家,记录了一下情况,BOSS上也问了几百家,大部分没回或者根本未读面试只有寥寥几个,发笔试的更是一个都没通过(至今没敢做美团笔试,pdd听说笔试难更是没敢投)部分企业直接简历挂(快手挂了五次),甚至有点还在流程里出去一看岗位都没了(比如小米滴滴,前者还好直接流程结束了,滴滴硬是卡在那取消也取消不了,别的也投不了)大部分还是投了泡池子毫无推进网上都说今年暑期难得多,是我信息茧房了还是客观如此,或者我太菜了吗本人有三段小厂实习,其中两个规模不大的小公司做业务,一个几百人的数据库公司做的是数据库跟中间件,偶尔有几个面试也都感觉回答不上,除非像我主页京东一面那种项目引个头问八股的,不然问点场景题或者拷打实习产出与项目亮点,都感觉束手无策,想多面试攒经验吧偏偏连面试都接不到几个难道只能等六月份投日常了吗,中厂暑期感觉都希望不大了,面试基本全是bat京东给的,中厂一点面试不给,鱼鱼了
被迫内卷的man:
现在横向特别严重
没招了
我的求职进度条
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04-09 19:14
吉首大学张家界学院 运维工程师
诗人
这还是🐮的,哈哈哈哈。多读书!
求职遇到的搞笑事件
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05-08 19:45
美团_履约技术部_后端开发(实习员工)
RAG
一、概述与全链路 RAG(检索增强生成):用户提问 → 检索知识库相关片段 → 注入 Prompt → LLM 基于真实数据生成。解决知识截止、幻觉、无法访问私有数据。 Naive RAG(检索-拼接-生成)→ Advanced RAG(Query 改写、混合检索、Rerank)→ Modular RAG(可插拔模块、Agent 动态决策) 文档 → Chunking → Embedding → 向量数据库 用户查询 → Query改写 → 向量化 → 混合检索 → Rerank → Prompt → LLM生成 二、文档处理(Chunking + Metadata) 切分策略 策略 ...
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