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勿谓言之不预也~
2024-08-05 11:05
猿辅导_南瓜科学_java资深工程师
发布于北京
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加油~
2024-08-05
在牛客打卡3天,今天也很努力鸭!
每日监督打卡
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2025-12-31 18:42
复旦大学 Java
校招善人,日常看简历
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01-05 16:50
蚌埠坦克学院 嵌入式软件开发
加班文化最恶心
每次看到“996”“007”“加班到深夜”这样的字眼,我都想说一句:真恶心。加班文化的核心,其实就是榨干人的时间和精力,把个人生活当作可消耗资源。不是努力,而是被动公司喜欢用加班当“忠诚证明”,好像多待在办公室就等于能力强。不是效率,而是糟蹋健康长期加班带来的,不是成长,而是疲惫、焦虑和健康问题。不是团队精神,而是压榨文化被动跟随、压力互传,真正的创造力和幸福感全被消耗掉。真正尊重员工的公司,是工作有边界,效率至上,而不是拿加班当衡量价值的标准。加班文化恶心,但我们可以选择拒绝被绑架的时间,用聪明和效率赢得尊重,而不是用熬夜和牺牲换所谓忠诚。
你不能接受的企业文化有哪...
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2025-11-20 16:44
门头沟学院 Java
我是真垃圾啊
还以为有一段实习接下来再找实习会很轻松的呢,双非本科,得物字节美团腾讯全部一面挂,期望越大失望越大,想在暑期前再找一段实习的,现在真的有点不知道该怎么办了
FencingAce...:
双非本进这些厂,牛逼
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2025-12-17 11:39
小鹏汽车_测试培训生(准入职员工)
或许运气比你想的更重要
bg:双非本,一段中小厂6个月测开实习今天发这个帖子主要是想聊一聊我秋招以来的一个发展我是在8月底辞职,打算秋招,可是看网上都说金九银十就想着自己就是一个普通本科生,现在九月份都是一些大神在争抢,所以9月份基本上没投,等到了10月份才开始秋招,可是这个时间好像已经有些晚了,今年秋招开启的格外早,提前到了7,8月份,我十月才开始,官网投了很多公司,没有任何一个面试机会,这个情况一直到了十月底才有了第一个面试,当时没有面试经验,所以不出意外的挂了后续就是漫长的投递,但是毫无例外没有面试,没有办法我只能另辟蹊径开始在BOSS上边投递,然后顺便也根据BOSS上边这个公司名称去浏览器搜索看看有没有官网投递渠道,毕竟官网上投递后还是可以第一时间被HR看到的,然后一直不停投递,一开始第一个星期基本上都是投的正式秋招岗位到了第二个星期才开始实习和正式一起投,到十一月底的时候已经沟通了700➕才有一共1个正式的,5个要提前实习的,3个实习的面试,最后结果是过了1个要提前实习的和2个实习的每次面试我都会复盘,发现这些小公司面试官问的五花八门,有的专问基础,有的专问项目,有的啥都问,不过自己也是看出来了一下门道,就是小公司不像大公司面试官那样能力比较强基本上你简历上边的他都会,然后会根据简历来问,小公司面试官他们更多的是看自己会什么,然后看看你简历上边哪些他也是会的然后来问,经过不断的复盘加上背各种各样面试题,到了11月底12月初才有了1个要提前实习的offer还有2个实习的offer,而且薪资待遇对我来说已经很可观了可是啊,人总是这样得了千钱想万钱,我又开始不满现状,但是此时的我面试能力经过这么多面试和复盘已经很强了,然后在十二月份运气爆棚,被极兔和小鹏补录捞起来面试,还有个百度测开的实习面试,这个时候因为有了offer所以感觉有了底气,面试也很自信,最后结果是全部都过了那个时候我感觉自己真的很厉害,我问了极兔那边的HR像我这样的双非本收到offer的在极兔有多少?他告诉我产研岗90%都是硕士,10%里边基本上都是211,985,想我这样的很少很少,那一刻感觉自己超级牛逼,小鹏就更不用说了,最后也是不出意外选择了小鹏所以我就我个人经历想对和我学历履历差不多的牛友一些建议第一:秋招一定要趁早,真到了9,10月,那个时候可能你投的结果可能还不如7,8,11月,第二:最好先拿小公司实习或者正式练练手,提升一下面试能力,我个人觉得因为小公司问的五花八门所以你会更加横向去提升自己能力,而且大公司其实面试没有那么难,除了一些非常卷的岗位,公司大神比较多会问的很难,一般好点的公司都不会问的那么难,他们也知道都是应届生不会要求那么高第三:当有一定能力后,就是坚持了,对于我们这样的学历,没有特别强的履历情况下,就是要抓住提前批和补录的机会,这个时候各方面不会卡的很严,是我们很好很好的一个机会第四:就是运气也是很重要的一部分,不过这个很难去说什么最后祝各位牛友都能收获自己满意的offer😁😁😁
秋招,不懂就问
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01-01 11:51
上海交通大学 算法工程师
为什么Transformer用LayerNorm?
面试题简述Transformer中用的是LayerNorm,而不是常见的BatchNorm,这是为什么?面试官想听的意识到不是BN不好,而是不适合Transformer的使用场景。面试回答举例Transformer中选择LayerNorm而不是BatchNorm,主要原因和序列建模方式以及训练场景有关。详情请查看:http://xhslink.com/o/8yJohFzKSX6由浅入深分析1、BN 依赖 batch 统计量。2、LN 只依赖特征维度。3、Transformer 的 token 并行与 BN 设计目标维度不一致。4、自回归推理场景下 BN 表现不稳定。面试加分点1、提出推理阶段 ...
查看1道真题和解析
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