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SaiSxj
2021-11-02 20:09
东北大学 Java
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牛客保佑我,许愿百度、华为、度小满,去哪儿,希望来个大offer,可怜可怜孩子吧
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2025-12-29 11:12
门头沟学院 Java
实习没人带,这更是个好事啊
实习没人带≈没人管,没人管直接开启带薪自习模式,自学起来,平时看看公司的项目,搞明白,形成产出包装成自己的项目,为下一份工作,做好准备。或者平时和同事多交流,看看他们是做什么项目,虚心请教,弄明白形成你自己的项目。如果没人带,还找不到人请教问题,或者团队内氛围太差没人搭理你,平时给你安排的需求还很多,研究半天没一点进展,那真是难受,不行就跑路吧
实习没人带,苟住还是跑路...
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2025-12-29 16:45
莉莉丝游戏_2026届校招HRBP(准入职员工)
众安保险内推,众安保险内推码
众安保险产品运营1自我介绍2你偏向于产品运营还是产品经理3你能说说这两者的区别吗4 你认为两者分别有什么特质5 你认为自己具备什么特质6 你说一个你的缺点7你现在做的措施有帮助你改正缺点吗 你还有采取什么其他的措施吗8 你喜欢什么样的领导和团队氛围9 讲一个你实习内容10 你们部门架构是什么,你的leader主要负责什么?11说一个跨部门交流的经历 有没有遇到什么困难12 你为什么想投众安的产品运营呢?和你专业经历不太相符13 你为什么不留在现在实习的公司14 可以提前实习吗 目前投递了哪些公司15 你家哪里的 性格?星座?16 你如何看待加班呢众安保险26届校招启动啦【关于众安】众安保险是中...
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2025-12-24 15:25
已编辑
门头沟学院 前端工程师
记录鼠鼠第一次面大厂(已挂附面经版)
是腾讯的csig腾讯云,前天晚上九点突然打电话约面,激动的通宵学了一晚上,第二天状态很差改了今天(以后再也不通宵学习了)感觉自己浪费了面试官一个半小时单纯手写+场景,无八股无项目无算法,打击真的很大,全是在面试官提醒的情况下完成的,自己技术方面真的还是有待提高,实力匹配不上大厂和已经面试的两个公司完全不一样,很注重编码能力和解决问题的能力,然而我这两个方面都很薄弱,面试官人很好很耐心的等我写完题目,遇到瓶颈也会提醒我,写不出题也会很耐心的跟我讲解好感动,到最后面试结束还安慰我打算把下周最后一场面试面完之后就不面啦,如果能去实习还是很开心,但是最重要的还是好好努力提高技术以下是面经第一题// 实现一个解析 url 参数的函数function parseUrl(urlStr) {// TODO}parseUrl('*********************************************');// 返回 {a: 1, b: 2, c: 3}追问:在链接里见过什么部分?用 hash 路由的话放在哪第二题// 考虑有一个异步任务要执行,返回 Promise,这个任务可能会失败,请实现 retry 方法,返回新方法,可以在失败后自动重试指定的次数。/*** 异步任务重试* @param task 要执行的异步任务* @param times 需要重试的次数,默认为 3 次*/function retry(task, times = 3) {// TODO: 请实现}// ---------------测试示例 ----------------// 原方法const request = async (data) => {// 模拟失败if (Math.random() < 0.7) {throw new Error('request failed');}const res = await fetch('https://jsonplaceholder.typicode.com/posts', {method: 'POST',body: JSON.stringify(data),});return res.json();}// 新的方法const requestWithRetry = retry(request);// 使用async function run() {const res = await requestWithRetry({ body: 'content' });console.log(res);}run();第三题就是给 retry 函数添加类型注释,用到泛型第四题:在组件库中将 Alert 用 api 的形式实现(应该就是 message 这个组件)怎么渲染到一个浮层里而不是原地渲染出来
不知道怎么取名字_:
技术这个东西,太杂了,而且要下功夫的
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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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