不同时间点备考电网计算机类的特点

其实每当面试/老师问起我研究兴趣时，我都一脸茫然，我好像没有什么兴趣，更多的兴趣应该在追求“金钱/成就”，领域什么都可以。因为听说ai赚钱多所以本科报了ai，只在本科的期末考擅长做题，然后保研去了一个还不错的学校top2。但是读研以后科研毫无建树，代码能力也平平无奇，勉强懂一点，会git clone，看到bug会断点调试找一找的程度，要我自己创新我就不懂了。去年拿到了一个挺不错的面试机会是msra的科研岗，问了我很多有深度的科研问题，但我表现很糟糕，面试官看在我学校还不错的份上让我准备两周再面一次，那两周我一直跟着一些github的tutorial学习 抄一抄代码和推公式，感觉似乎是能把那些理论的八股和公式都会推了，两周后的面试老师在我背完八股以后问了几个开放性问题我又不会了，又挂了。感觉自己太菜了有很想找个好的实习，学长帮我内推到了一个学校的实验室氛围很好，他们产出顶会蛮多的，但我依旧只会git clone，初期在实验室确实学会了一点东西还是有所进步的，但后面老师要我做一点自己的原创/复现一个没有git仓库的论文的代码，我就歇菜了，这段实习也不了了之。我好菜哈哈哈。在这段实习之前还做了一段搜广推的实习，部门和mentor都挺好的，但是mentor对我真的太仁慈了也不push，发了任务我做不出也不会怪我，然后就给我换题目啥的，还是稍微学了点，但也没有产出啥东西。每一次都觉得自己好菜啊，到现在依旧0论文 实习也都是划水，以后找工作我都不知道能咋样

📌先说清楚，这篇完全是我这两年自己面/问/了解下来的结果，排序主观感受很重，也不一定正确，江浙沪为主，也许和你听说的完全不同——你杠你对😎 👉适合双九背景、计算机/软件/电子专业，不想去互联网，但又想“稳定+薪资+强度”兼顾的同学。 🥇TOP1：工行农行江苏省分真管培、政策行省分管培、苏南电网市局、江苏交控清北专项、国家管网省分、中烟工业（推荐指数：★★★★★） 银行省分管培貌似只有几家是真管培，且并不是每年都招聘，除了学历需要综合优秀。苏南电网计算机类双九只是门槛，还看户籍、国奖和综合表现。管网这几年才成立比较新，省分公司信息岗不用去一线。 🥈TOP2：运营商（移动>电信&g...

30分钟八股夹杂项目Arraylist源码读后感其他集合介绍一下用到过什么设计模式，结合项目说项目是自己写的还是合作，练手项目吗项目的整个流程，你觉得可以分为几块，开发大概分为几个步骤项目有什么技术难点，怎么解决的，in后面很多数据怎么办结合项目说一下表结构设计项目里面有没有慢sql，怎么解决的线程池核心线程数的设计以及设计依据Integer a=25,Integer b=25,相等判断是不是true悲观锁乐观锁区别数据库实现乐观锁，怎么做开发的时候MySQL用的什么编码自动装配原理Redis雪崩穿透击穿原因和解决办法Redis持久化机制两种说一下区别有个类是抽象的，不能实例化，new的时候报错，你觉得是什么问题httpServletRequest的getSession方法参数true  false，什么区别

个人简历 姓名洪铭皓联系方式[联系电话] | [电子邮箱] | [现居地]求职意向数据分析师/算法工程师/量化研究员/金融分析师教育背景北京大学 | 数学与应用数学专业 | 本科 |- GPA：3.8/4.0，专业排名前5%，获国家奖学金（2次）、北京大学三好学生标兵- 核心课程：数学分析、高等代数、概率论与数理统计、数值分析、实变函数、运筹学、随机过程、机器学习（95/100）、数据结构与算法设计（92/100）学术与项目经历1. 基于深度学习的图像识别优化项目- 使用Python与PyTorch搭建ResNet模型，通过数据增强与迁移学习优化，将MNIST数据集识别准确率提升至99.2%，并在CIFAR-10数据集上达到88.5%准确率，撰写技术报告50+页。2. 量化投资策略开发- 运用Python的Pandas、Numpy及Tushare金融数据接口，对沪深300成分股进行时间序列分析，构建多因子选股模型，回测年化收益率达18%，超额收益8%。3. 复杂网络中的社区发现算法研究- 研究Louvain算法与GN算法，基于NetworkX库实现算法改进，在合成数据集与真实社交网络数据上，将模块度优化效率提升30%，成果发表于校级学术期刊。竞赛与荣誉- 全国大学生数学建模竞赛 国家一等奖团队基于随机森林与灰色预测模型，解决电力负荷预测问题，方案被评为“优秀案例”。- 美国大学生数学建模竞赛针对全球气候变化问题，构建动态系统模型并提出政策优化建议，获评委高度评价。- 丘成桐大学生数学竞赛 分析与微分方程方向银奖- 连续三年获北京大学一等奖学金、校级优秀学生干部技能与证书- 编程能力：熟练使用Python、C++，熟悉SQL、MATLAB；掌握Pandas、Scikit-learn、TensorFlow等工具库。- 数据分析：精通Excel数据处理与可视化，熟练使用Tableau、Power BI进行商业分析。- 数学工具：精通LaTeX学术写作，熟悉MATHEMATICA符号计算与数值模拟。- 语言能力：英语CET-6（620分），托福110，可进行全英文学术交流与技术文档撰写。- 证书：CFA一级（通过）、证券从业资格证、计算机二级（Python）自我评价具备扎实的数学理论基础与数据分析能力，擅长将数学模型转化为实际解决方案。拥有丰富的科研与项目经验，逻辑思维严谨，学习能力强，对金融科技、人工智能领域充满热情。注重团队协作，擅长沟通表达，致力于在数据驱动的领域发挥专业优势。