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缘愁似个长a
2024-05-18 11:56
燕山大学 Java
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学完黑马尚硅谷,毕业月薪3500。横批:不如考公
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面向八股学习
门头沟学院 大数据开发工程师
考公也考不上。计算机分数线堪比三不限
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发布于 2024-05-29 22:39
湖北
夏之风物诗
中南大学 后端工程师
工作还有3500的,考公考不上就寄😅
8
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发布于 2024-05-21 00:19
湖南
顺利毕业的鸽子
中国地质大学(武汉) 后端工程师
考公不比尚硅谷难多了
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发布于 2024-05-18 12:50
上海
牛客769798196号
Java
说的考公一考就过一样
2
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发布于 2024-06-02 09:56
陕西
恶龙战士
滴滴_Java
3500纯扯犊子,最低也得6k吧,这是我见过最低的了😂
2
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发布于 2024-05-30 08:15
北京
幻兽帕鲁现实版
门头沟学院 安全工程师
考公,然后体系内降薪
1
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发布于 2024-06-12 19:45
北京
牛客402161284号
门头沟学院 golang
考编呢?
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发布于 2024-07-04 12:02
四川
雨下下下
门头沟学院 golang
考公考得上吗?
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发布于 2024-06-25 23:13
湖南
23届毕业菜鸡
成都东软学院 Java
都好难
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发布于 2024-05-24 20:52
四川
暂无评论,快来抢首评~
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华为_系统工程师
【面试真题】字节 AI 应用岗
字节 AI 应用岗:一次挂掉之后的「补洞笔记」 简历里是 法律咨询 RAG + 三工具 Agent demo(搜索、计算器、文档查询)。去之前我以为主战场是八股,结果整场几乎没碰 Transformer,全在问 效果凭什么信、数据怎么切、Agent 错了谁兜底、你对公司产品在用什么颗粒度思考。 下面这篇不按面试时间表写——那张表别人已经写烂了。我按 「如果重来,我会怎么准备」 的顺序,把当时没接住的题,补成一份可以对着改的参考答案;只在章节末尾用一两句带一下「当时卡在哪」,避免整篇读起来像流水账复盘。 0. 这类岗实际在筛什么(先立坐标系) 应用向 AI 岗(偏 Agent / RAG / 产...
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05-07 08:54
门头沟学院 Java
从手足无措到慢慢踏实
刷到这个话题,一下子就想起了我实习第一天的样子,紧张到手心冒汗,连喝水都不敢大声,现在回头看,又好笑又怀念。我是双非计算机本科,在杭州一家互联网公司做后端开发实习,实习第一天,我提前半个小时就到了公司楼下,在楼下便利店坐了20分钟,反复对着手机里的自我介绍稿默念,生怕进去说错话,连呼吸都在紧张。到了上班时间,我给mentor发了消息,他下来接我,带我进了办公区。第一关就是认人,他带着我挨个工位介绍组里的同事,“这是张哥,负责架构的”“这是李姐,负责业务开发”“这是王哥,测试负责人”,十几个人介绍下来,我一个名字都没记住,全程只会傻笑,重复着“您好您好,我是新来的实习生,以后请多指教”,脚趾都快...
实习第一天,你在干什么
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04-11 01:30
苏州城市学院 嵌入式软件开发
大三应该现在投实习了吗
焦虑ing,二本,绩点挂车尾,无竞赛就会个stm32和freertos,esp32。无竞赛,学历差。真让人焦虑。这是应付学校任务写的简历,说实在的,平衡车和nwatch都是跟着视频(铁头山羊,韦东山)复刻的。MQTT这部分让ai吹了一下,实际上我不会LVGL,就在简历抹去了。八股文没开始背,面试题还没开始看。需不需要刷一点算法?来不及了,才知道大三这个时候应该投简历了,骑驴找马,边投边学
牛马人的牛马人生:
基本上算是完蛋了
投了多少份简历才上岸
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03-29 13:17
杭州电子科技大学 前端工程师
就业再差,也不要盲目线下面试
最近刷boss 投了一堆公司。公司画像员工100-500人,非互联网公司跟着AI热潮产生的岗位需求,多为AI agent开发/全栈开发,基本都是CTO/老板直接对接,流程混乱,要求线下面试,不报销路费,直接不感兴趣拉黑。现在的互联网开发,非进校园的线下面试本来就少,基本都是借助腾讯/飞书会议线上面。走线下反映两个问题:1. 内部能效极低,线上面效率不比线下高? 2.不懂互联网工具,不会用好互联网产品,内部怎么做的好开发? 3. 公司没有融资没有上市没有title,凭什么要浪费时间精力给你们线下筛选?这并不表示我们求职者好高骛远,行情不好就安心沉淀寻找方向,盲目的下注只会浪费自己的时间和资源。
动画梦工厂:
让去线下的直接跑就完事了,跟不上时事的公司也没啥发展的必要,去了也是裁员
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05-06 07:16
三江学院 C++
AI Agent面经 3(持续更新)
Q1:大模型(LLMs)具有什么优缺点?答案:优点:可以利用大量的无标注数据来训练一个通用的模型,然后再用少量的有标注数据来微调模型,以适应特定的任务。这种预训练和微调的方法可以减少数据标注的成本和时间,提高模型的泛化能力;可以利用生成式人工智能技术来产生新颖和有价值的内容,例如图像、文本、音乐等。这种生成能力可以帮助用户在创意、娱乐、教育等领域获得更好的体验和效果;可以利用涌现能力(Emergent Capabilities)来完成一些之前无法完成或者很难完成的任务,例如数学应用题、常识推理、符号操作等。这种涌现能力可以反映模型的智能水平和推理能力。缺点:需要消耗大量的计算资源和存储资源来训...
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