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牛客578317901号
2021-09-09 09:28
门头沟学院 测试开发
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大疆和荣耀什么时候开奖啊
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昨天 14:21
吉林大学 PHP
LLM求职者必看!这个AI项目,能让你简历含金量翻倍
还在简历上写“会调用OpenAI API”吗?今天推荐一个能让你从众多AI求职者中脱颖而出的硬核项目——Ragas。它不是入门级的“手把手教程”,而是一个被数千家公司使用的专业级AI评估工具。能理解并学习它,将是你求职路上的一大步。📌 这个项目是什么?Ragas 是一个专门用来评估和测试大语言模型(LLM)应用(比如聊天机器人、RAG、AI Agent)性能的框架。简单说,如果LLM应用是产品,Ragas就是给这个产品做“专业质检”的工具。它帮你用数据而非感觉来回答:“我的AI应用表现到底好不好?”项目地址:https://github.com/vibrantlabsai/ragas核心亮点...
哪些AI项目值得做?
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04-21 18:48
已编辑
福建理工大学 golang
杭州Web3厂Go后端面经
1:GMP调度机制2:runtime.GOMAXPROCS核心参数设置逻辑(过大过小会怎么办?)3:go的gc算法4:Go的接口耗时怎么分析获取?5:MySQL索引失效条件?6:SQL调优经验?7:redis分布式锁8:redis缓存三剑客都是很经典的八股......希望一次过(4.21更新,又挂了)
查看8道真题和解析
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04-13 21:05
杭州海康机器人技术有限公司_机器人业务中心开发1组_AI平台开发工程师(实习员工)
接到字节跳动电话
正在魏家凉皮吃饭呢,突然看见一个IP是上海的电话,当时就已经猜出来可能是字节跳动了,问我有没有实习的意向,最快多快到岗,能干多少天,然后说有个番茄小说的岗位可能会来面试我什么的,说实话,最近都好久没有投简历了,可能是过年那会投的,没想到现在被捞起来了,希望运气好一点吧,好久都没背八股了,这些天天天上班上的人有点累啊,听见有面试的机会,感觉整个人都精神起来了
kk_km:
一看魏家凉皮就知道ip了
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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。
国企上岸了的向宇同桌...:
最害怕答非所问了,但是频繁反问确定意思又害怕面试官觉得我笨
AI时代还有必要刷lee...
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04-20 22:37
广西大学 算法工程师
美团 Agent开发 一面
群里小伙伴投稿的时候 我也懵了一下 ,纯八股1. 自我介绍,着重讲讲你的履历2. 讲讲 HashMap 和 Hashtable 的区别,为什么现在工程里几乎不用 HashtableHashtable 的方法基本都是同步的,粒度重,性能差,而且不支持高并发场景下的细粒度优化。HashMap 本身不是线程安全的,但它更轻量,配合外部同步、ConcurrentHashMap 或更合理的并发设计更适合现代工程。Hashtable 还有一个问题是历史包袱重,API 设计也比较老旧,所以现在一般不作为首选。3. 设计一个线程安全的“批量删除 HashMap 中符合条件的 value”功能不能直接在遍历时删...
AI-Agent面试实战...
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