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能量条已拉满求offer
2020-04-28 23:14
南京理工大学 C++
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2020-04-28
在牛客打卡57天,今天学习:刷题 55 道/代码提交 35 次
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01-23 16:20
门头沟学院 测试开发
25届牛马被裁后,接了涨幅3Koffer
主包是25届毕业的,来杭入职一家小公司被卡试用期后,也是在年底接了11K的offer,挺满足的,之前给的8K,还是不错了,也算是年底把心放下了,下周一入职,祝大家也接好运,唯一遗憾的是一月社保没续上,杭州应届生补贴得重新攒十二个月领第二笔了,遗憾
李橙子:
年底了还能接到offer还是很不错的
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02-05 17:10
河北科技大学 Java
小厂面试官神人多
面了这么久发现面大厂虽然难,但整个面试流程是固定的,面完是会让你面试有所收获,能发现自己的缺陷不足的。面小厂纯属开盲盒,总能收获些神人上午面的一家小厂,面试官实习八股都不问上来直接让我写个功能,面到一半来句“wc,tmd这么d”(素质挺低的,不过不是骂我)下午二面的是家80人初创小厂叫句子互动,面试官是个中年光头男,要我百度一个在线编译器,10分钟写一道编程题(太久没写超时了),前面就感觉态度很怪,整个人很烦躁,我习惯性的打开了IDEA,来句“你没听清我说话吗?用在线编译”😅后面发我了一串代码让我讲解代码功能,代码太长飞书的弹幕列表又小,我拿触摸板复制不全。面试官就阴阳我“你觉得你是个细心的人吗?你代码都没复制全”,我道歉完之后,划拉了好一会那代码也粘不下来,我又道歉说我看着代码讲,那面试官还发火“把代码复制出来好吗?😡”要不是线上估计得跳过来打我本来前面态度差就够烦了,丢下一句话“爱过不过,真是费劲”就把会议关了,留下一脸懵逼的👨🦲
脑袋锈住了:
小厂神人多,大厂神人神
面试题刺客退退退
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02-20 17:18
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黑龙江大学 Java
agent实习都干什么?什么是ReAct和Planning & Extractor?
在构建AI Agent(智能体)时,如何引导大模型有效完成复杂任务是一个核心问题。当前主流范式主要有两种:ReAct(推理+行动) 和 Planning & Extractor(规划+提取器)。它们都旨在增强模型的自主性和任务执行能力,但在工作流程和适用场景上存在显著差异。本文将通过实例对比两者的异同,帮助企业根据实际需求选择合适范式。一、ReAct范式ReAct由Shunyu Yao等人提出,其核心思想是让模型在生成过程中交替进行“推理”和“行动”。模型会先思考当前状态(Reasoning),然后决定采取什么行动(Acting),如调用工具、查询知识库,之后根据行动结果再次推理,直至...
AI求职实录
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