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啥都不懂的小菜菜
09-26 11:03
中国人民大学 Java
发布于浙江
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大一如何在专业课程学习中,主动积累能用到未来工作中的实践技能?
#打工人的工作餐日常#
#我的秋招日记#
#你会为了工作牺牲生活吗?#
#入职跑路最快的一次经历#
#我的秋招日记#
#假如你的老板掉河里,你的工作能为他做什么#
https://mp.jobleap4u.com/discover/1758853319913-ru-he-zai-zhuan-ye-ke-cheng-xue-xi-zhong-zhu-dong-ji-lei-neng-yong-dao-wei-lai-gong-zuo-zhong-de-shi-jian-ji-neng
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清华大学 机械设计/制造
现在机械读研还有红利吗?
大家好,今天给大家分享一下现在机械读研是否还有红利,这篇文章写的比较现实,可能有些人看着心里不舒服。主要从以下几点分析:1、就业方面,这是大家最关心的一点,这几年就业环境比以前差,并且研究生、博士越来越多,所以想去一个好一点的岗位确实比较难了,研究生学历每年都在贬值。想象中:读完研我要实现阶级跃迁事实上:读完研我去低级战场乱杀比如下图网友的经历:2、目前现状:1、被迫卷罢了,谁都知道研究生三年后毕业大概率不怎么样,但没法啊。只能说努努力考个211、985吧,211、985的机会还多一点。2、现在都说考编考公趁早,能考编考公就别读研,但是考公考编不具备普遍,对大多数人无意义,因为比考研难太多了,...
投递大连飞创信息技术有限公司等公司10个岗位
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10-13 18:10
已编辑
东南大学 C++
HW凉经
。收拾收拾心情下一家吧————————————————10.12更新上面不知道怎么的,每次在手机上编辑都会只有最后一行才会显示。原本不想写凉经的,太伤感情了,但过了一天想了想,凉经的拿起来好好整理,就像象棋一样,你进步最快的时候不是你赢棋的时候,而是在输棋的时候。那废话不多说,就做个复盘吧。一面:1,经典自我介绍2,项目盘问,没啥好说的,感觉问的不是很多3,八股问的比较奇怪,他会深挖性地问一些,比如,我知道MMU,那你知不知道QMMU(记得是这个,总之就是MMU前面加一个字母)4,知不知道slab内存分配器->这个我清楚5,知不知道排序算法,排序算法一般怎么用6,写一道力扣的,最长回文子串反问:1,工作内容2,工作强度3,关于友商的问题->后面这个问题问HR去了,和中兴有关,数通这个行业和友商相关的不要提,这个行业和别的行业不同,别的行业干同一行的都是竞争关系,数通这个行业的不同企业的关系比较微妙。特别细节的问题我确实不知道,但一面没挂我。接下来是我被挂的二面,先说说我挂在哪里,技术性问题我应该没啥问题,主要是一些解决问题思路上的回答,一方面是这方面我准备的不多,另一方面是这个面试写的是“专业面试二面”,但是感觉问的问题都是一些主管面/综合面才会问的问题,就是不问技术问方法论。我以前形成的思维定式就是专业面会就是会,不会就直说不会,但事实上如果问到方法论性质的问题的话得扯一下皮,不能按照上面这个模式。刚到位置上就看到面试官叹了一口气,有一些不详的预感。我是下午1点45左右面的。1,经典自我介绍2,你是怎么完成这个项目的,分成几个步骤。我大致说了一下。你有没有觉得你的步骤里面缺了一些什么,(这里已经在引导我往他想的那个方向走了),比如你一个人的能力永远是不够的,,,我们平时会有一些组内的会议来沟通我们的所思所想。。。。3,你在项目中遇到的最困难的地方在什么方面4,说一下你知道的TCP/IP协议网络模型中的网络层有关的协议......5,接着4问,你觉得现在的socket有什么样的缺点,有什么样的优化方向?6,中间手撕了一道很简单的快慢指针的问题。大概是在链表的倒数第N个位置插入一个节点。————————————————————————————————————10.13晚更新补充一下一面说的一些奇怪的概念:1,提到了RPC2,提到了fu(第四声)拷贝,我当时说我只知道零拷贝,知道mmap,然后他说mmap是其中的一种方式,然后他问我知不知道DPDK,我说不知道,他说这个是一个高性能的拷贝方式3,MMU这个前面加了一个什么字母我这里没记,别问我了4,后面还提到了LTU,VFIO,孩子真的不会。
走呀走:
华子二面可能会有场景题的,是有些开放性的问题了
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09-25 14:44
已编辑
字节跳动_c++客户端开发(准入职员工)
来的早不如来的巧
生日当天收到字节意向 祝我生日快乐
深夜焦虑难以入眠:
郭英凡同学,祝你生日快乐!
我的秋招日记
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昨天 21:55
武汉市第二中学 产品经理
机器学习效果验证:从实验到统计
机器学习模型效果显著性验证:从实验设计到统计检验的完整指南 实验设计的基本原则 确保实验设计科学合理是验证模型效果显著性的前提。采用交叉验证(如k折交叉验证)或保留独立测试集的方法划分数据,避免数据泄露。实验需控制变量,确保对比的模型在相同数据集、评估指标和计算资源下运行。 随机化处理是实验设计的核心。数据划分和模型初始化需引入随机种子以保证可复现性。对于A/B测试场景,需确保用户分组随机,避免选择偏差影响统计结果。 评估指标的选择与标准化 根据任务类型选择量化指标:分类任务常用准确率、F1分数、AUC-ROC;回归任务常用MAE、RMSE;排序任务关注NDCG或MRR。多指标并行评估可全面反...
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接好运
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