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牛客853397979号
2020-12-11 23:33
洛阳理工学院 C++
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2020-12-11
在牛客打卡3天,今天也很努力鸭!
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04-29 10:17
门头沟学院 算法工程师
鹅厂面试官:"你做了三个月 RAG,召回率多少?"腾讯面经超全整理
鹅厂面经网上最全整理最近按当前筛选整理了一波面经,这次挑了 15 篇相对值得复盘的内容,方便刷题和回看。1. 腾讯|AI应用开发后端实习生|未知日期:2026-04-24关键词:Agent面经难度:4 星标签:技术面 / 约55分钟 / 有代码题技术栈:Agent、RAG、后端开发、DFS、设计模式面经总结面试重点围绕AI应用后端项目深挖,考察多Agent编排、失败重试与金融安全场景设计,并涉及RAG知识库热更新和基础算法题。高频问题【项目经验深挖】XX有没有正式用户使用?为什么没有上线?【Agent与工具调用】多agent怎么编排?具体流程?【AI/大模型/LLM】训练样本哪里来的?有无模型...
发面经攒人品
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昨天 12:57
门头沟学院 前端工程师
一位小镇做题家的自白:
大家好,我是一个已毕业并工作近一年的25届计算机系毕业生。如果你是正在为找实习、工作而焦虑的学生,亦或是失业为生活而感到烦恼的打工人,不妨停下来听一听我的故事。我出生在广西的一个小县城,家庭贫困,从小随父母在广东读书生活,我的小学在古镇海洲的一个私立小学(印象中海洲的鱼饼很好吃),这个学校很阴间背后居然是一座坟山。那时我妈报了个班上电脑课,学五笔打字,后来她买了一台电脑,于是我童年时便接触上了互联网,当然我不是什么天才,我只会用电脑打游戏看动漫。放假的时候,父母会带我去逛菊花展、游泳、去公园玩,后来父母因为感情原因离婚了,我也跟着我爸回到了家乡。在这里我读完了六年级,顺利升上初中。有幸认识了一...
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04-03 10:26
中国矿业大学 Java
字节hr面
hr先为昨天的delay道歉了,态度很温柔也很专业。主要问一些压力的克服实习内容与成长,困难怎么克服到岗时间与实习时长为什么不考研先打了个mentor和leader比较忙的预防针反问:工作节奏,offer时间
二十岁的编程男神王大...:
兄弟,到岗时间你说的多少呀,我们导师只能要求六月走,感觉说六月会不会给挂了offer
查看4道真题和解析
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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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05-04 23:59
门头沟学院 Java
我的 Prompt & Skill 工程实践
第一部分:Prompt 工程 一、调优哲学(五条优先级原则) 在动手改任何 prompt 之前,先用这五条原则做方向判断: 聚焦优先于全面。 先保证主任务稳定完成,再补充细节。一个能把核心事情做对的 prompt,比一个面面俱到但哪个都不太稳的 prompt 有价值得多。 场景优先于通用。 不同场景的必要字段不同,不能机械套模板。先问自己:这个场景里,什么字段缺了会让结果失真?先保这些,再优化其他。 结构优先于辞藻。 清晰的模块化结构比"高级角色设定""华丽描述"更有用。模型不需要你用精美的语言描述任务,它需要你把任务说清楚。 定性优先于精算。 LLM ...
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