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在求佛的布莱恩不能困
门头沟学院 测试开发
发布于浙江
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@追风筝的东东:
2019秋招总结
本人所学专业是信息与通信工程,是一名双非学校的硕士。一度场面比较尴尬,在经历面试各种神仙打架的状况以及对自己的不停否定中最终也算是有了好结果。 我的秋招来的后知后觉,别人从7月份开始投互联网公司了,我还在外面参加学术会议,以为9月底秋招才开始,一直到过完10.1,算是正式踏上找工作之旅。目标比较明确,就是要进国企。 在智联和前程无忧上广投简历,基本就是银行,三大运营商。中行和农行报的总行,简历没过,我学长在农行数据中心后来告诉我今年只要985。。苏州建行过了笔试,面试被刷了。深圳交行笔试面试通过,拿到了offer。人行报的家那边的三线小城市,没有过分数线。苏州移动笔试未通过,苏州联通面试未通过,hr说我比较适合干运营,问我愿不愿意调岗,我不愿意。。。就没然后了。电信报了深圳现在还没消息估计是简历被刷了。无意间报了个徽商银行总行最后被补录了,合肥中信银行让去面试,由于时间问题就没去,还报了个江西银行苏州分行二面自己放弃了没去,浦发银行报了个上海和苏州的,笔试通过了,面试放弃了。苏州研发中心(苏小研)我报了个前端工程师让去面试,面试三轮以后还是没有通过,因为我没有做过前端项目。从10月到1月,战线拉的有点长,现在拿到的offer就是深圳交通银行的IT岗和徽商银行总行的信息科技岗,比不上那些大神,但兜兜转转,也算是得到了自己最想要的。 遇到的困难: 1,异地找工作,不仅来回花销大,还特别心累。 2,心态崩了,和我一同面试的很多985,211的学生,还有很多留学回来的,项目做了很多,专业性比较强,每面试一次就觉得自己特别菜,好像干什么都不行,要找不到工作了,有段时间情绪特别糟糕。 建议:工作越来越不好找,学历也越来越贬值,应该提前就做好准备,比如提前找实习,多做项目什么的。还有一定要相信自己可以的,我心态崩的那段时间觉得自己特别差劲,都已经要放弃了,最后收到体检通知那一刹那都不敢相信。最后我自身感觉面试挺看眼缘的,不要老想着自己学校不如别人或者其他的,说不定人家就是喜欢你呢。 这也算是对这一阶段的一个小结吧,如果被有缘人看到能得到一些收获的话就很值得了,2020年要继续努力,要学的东西还有很多,要走的路还有很远,加油!!!
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01-26 11:06
山东大学 C++
快手C++开发实习一面
快手一面1h1.自我介绍2.长达40min的八股拷打。。一点项目和实习经历都不问。。3.C++内存布局4.函数参数的是哪个内存段里面5.C++ static 作用6.const作用7.指针和引用8.什么是空指针、野指针9.C里面RAII10.C++11有什么新加的东西11.delete和free区别12.C++面向对象的三大特性13.什么是虚函数14.什么是封装、继承、多态15.手撕代码:ACM模式广度优先搜索,全空白自己写,自己写树的结构体总结:体验很差,一直在被拷打八股,一点项目和实习都没问....感觉很KPI
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01-26 09:53
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北京大学 Java
学会“原子化”Prompt
经验就一条:Prompt 一定要拆开,任务一定要变简单。在面对小模型时,它们能力有限,如果把一堆要求(比如整篇文章+要求)塞进一个 Prompt,可能回答的就牛头不对马嘴了——不是主语识别不全,就是逻辑硬伤,或者答案缺斤少两。要把 Prompt 变成“工作流”,每一步只处理一个问题。比如“根据文章提问”,我通常拆成三步:第一步:只让模型识别文章的主语。第二步:根据主语去编问题。第三步:再针对问题生成答案。每步只干一件事,模型想出错都难。再比如做长文本的“分块(Chunk)”处理:不要让模型重写全文,除非你的token值够用,而且还会增加它的思考难度。你可以把原文段落编上号,让模型只输出:“标题...
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01-12 16:14
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门头沟学院
28届双非前端简历求改
面试机会来的太突然了,觉得还是试一试。从没背过八股(实在是很突然)不敢写精通熟悉了解只能罗列一下技术栈过几天就要面试了求助牛友们…二编:感谢牛油的建议!实习生and裸面 ,还是真诚老实人版本简历吧,随缘面试尽力就好。太突然了,第一次面就这么猝不及防,加油加油。三编:忘更后续了,过了有一段时间了。面试g了,面的过程中感觉实际岗位不太匹配,在ai方向技术要求比较高。全程没做太多拷打,整体面下来比较轻松(也许是因为28届放放水了,说我才大二...)时间异常短,面完差不多就知道g了(早已预料到)...的确,我现在技术不扎实,如果只是为了实习而实习,还不如好好沉淀自己,等能力过关了再大胆面!加油!沉淀好再出发!
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2025-12-25 13:37
门头沟学院 Java
三分钟结束了最荒谬的一场面试
面试官开口就问:“同学,你期望的工作地点是哪儿啊?”我想都没想直接说:“广州啊。”对面瞬间安静了半天,然后慢悠悠来了句:“同学,我们总部在北京,秋招也只招北京的岗。”我当时直接懵了,脱口就是一句:“啊?北京?你们公司在北京啊?那北京也行!”
sneak@0729:
标准回答:我期望在广州,但我个人其实对地域选择不敏感,更看重公司的前景和个人长期发展。因此base地具体以公司安排为准
今年你最想重开的一场面试...
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01-25 10:54
门头沟学院 大数据开发工程师
数据开发在AI时代的转变,数仓、RAG(检索增强)与 Agent如何支持企业级AI
传统数仓、数据库和分析系统,为业务提供了稳定的数据支持和决策依据。但当数据开始面对 LLM 时,就产生了一个全新的挑战:如何将企业数据转化为模型可感知、可检索、可执行的“上下文”。在企业 AI 系统中,这一过程通常经历三个关键环节:1. 数仓与数据库:提供干净、统一、结构化的业务数据。2. 搜索与 RAG:让模型能够快速、稳定地访问相关信息。3. 工作流与 Agent:将数据能力编排成可执行的任务,实现复杂业务的闭环。图中展示了这一链路的概览。通过这条链路,可以发现数据不再只是“给人看的”,而是成为 AI 执行的核心驱动力。一、从数仓到 LLM:数据“服务对象”的变化在之前的文章中(微信公众号...
AI时代的工作 VS 传...
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