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没什么难的
2022-06-05 08:47
燕山大学 数据分析师
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向大厂进发
2022-06-05
在牛客打卡2天,今天也很努力鸭!
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05-08 09:23
北京邮电大学 嵌入式工程师
不是现在还能有KPI啊!
经常有面试 20分钟 秒挂? 能力问题还是KPI?线上沟通啥也不问,直接让面试有些HR线上跟求职者沟通,联系上以后不问教育背景、工作经验、求职意向直接发一个岗位介绍让你去面试。这种铁KPI.毕竟正常公司招人都不会这么草率。一、首先先说几个明显是HR刷KPI的行为1、 你上一秒刚发完简历, 下一秒HR就邀请你去面试的正常的面试邀约步骤如下:HR先仔细阅读下你的简历,觉得有意向然后给业务方。业务方觉得简历也ok,然后反馈给HR内部双方对齐后,才会电话询问你的意向最后才发出正式的邀约邮件,邀请你面试。所以你的简历发给HR,到HR正式向你发出面试邀约。中间肯定需要时间来走内部流程的。这个流程短则1-2...
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05-11 14:29
长沙理工大学 C++
哈工程本硕双211,研二学长说Java不行,嵌入式硬件和FPGA该选哪个?
网友提问:您好,想咨询就业方向规划,我现在是哈尔滨工程大学研二的学生,本硕双211,专业电子信息,研究方向为超表面表面波汇聚,会使用comsol和cst仿真软件,现在自学了java,目前在学MySQL,但有从事java方向的研三学长建议说java就业不好找,说嵌入式硬件方向比Java好,也有朋友从事FPGA方向,目前不知道怎么去选择学习方向。未来规划是留在江苏上海地区,有意愿进研究所。目前导师不让去实习。Yt回复:一、先看背景学历:哈尔滨工程大学,本硕双二。哈工程是一个很强的学校,也是一个被低估的学校。专业:电子信息(计算机相关专业)研究方向:超表面波汇聚(不重要,读研方向跟后面找工作不是一回...
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04-03 15:12
已编辑
门头沟学院 Java
字节跳动?
我是学院🐭,没面过大厂,官网投的都是秒挂,这是拿我刷kpi的吗?要尝试一下吗?4.3更:g的不能再g
长矛战士966:
80%你可能会失败,但是你将100%获得成长
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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。
牛客51274894...:
意思是光刷力扣还不够卷
AI时代还有必要刷lee...
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今天 17:11
门头沟学院 Java
Langchain核心组件——Agent
面经停更,先更大模型,内容主要来源是langchain官方文档 使用langchain集成deepseek记得安装langchain-deepseek 模型 静态模型 from langchain.agents import create_agent from langchain_openai import ChatOpenAI model = ChatOpenAI( model="gpt-5.4", temperature=0.1, max_tokens=1000, timeout=30 # ... (other params) ) agent = create_agen...
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