比亚迪研发集体涨薪，这回成迪✌️了

1. 阻塞和非阻塞有什么区别答案：阻塞和非阻塞说的是一个调用在资源暂时不可用时，当前线程会不会被挂起等待。阻塞调用在条件不满足时会让线程睡眠，直到数据就绪、锁可用或者事件发生后再返回。非阻塞调用在条件不满足时会立刻返回，不会把线程卡住，调用方需要自己决定是重试、轮询还是交给事件驱动框架处理。比如 socket 读操作，如果是阻塞模式，没有数据时线程会一直等；如果是非阻塞模式，没有数据时通常返回 EAGAIN 或 EWOULDBLOCK。这里要注意，非阻塞不等于异步，异步强调的是结果不是在当前调用栈里直接拿到，而是后面以通知、回调或 future 的形式回来。代码： #include <f...

bg：24届985硕，数据分析，毕业作为校招生入职翼支付。今天无意中看到了牛客上这个话题，来聊聊我入职1年多的感受吧。春招时我不算拔尖，只有1段实习，投了很多家要么石沉大海，要么面试挂掉，直到优化简历、针对性投递翼支付，才成功逆袭。其实翼支付重点看适配性和潜力，简历我重点突出了Python、SQL技能，补充了校园数据处理项目，面试时坦诚表达长期发展意愿，重点聊了对翼支付Insight AI大模型的了解，顺利拿到offer。入职后最惊喜的是完善的新人培养，导师带教很香。我记得第一个月导师每天抽时间带我熟悉业务和架构，每周固定1v1复盘，从基础工作教起，完全没有学生到职场人的尴尬期。日常工作也不打杂，会协助参与亿级用户相关的数据支撑工作，还能接触AI智能体搭建相关的内容，成长节奏很稳。团队氛围怎么说呢，我觉得很有归属感，因为九成都是年轻人，没有职场内耗，请教问题时老员工都会耐心讲解，犯错了领导也会帮着完善流程，而非指责。部门定期举办技术分享会，还会组织季度团建，工作和生活能完美平衡，不用996，加班也有补贴。我现在已经独立负责小型数据支撑类运营相关工作，熟练掌握了AI工具应用和业务逻辑，成长还算可以的。回头看这一年，从校园到职场最大的感悟，其实不是拿到多少成果，而是选对平台、沉下心做事比盲目内卷更重要。不用一开始就追求一步到位，找准自己的节奏，把基础打扎实，把每一次任务都当成成长的机会，能力自然会慢慢显现。也想对正在春招的学弟学妹说：不必因为暂时的 offer 焦虑内耗，认真打磨自己、真诚表达想法，机会总会在合适的时候出现。职场没有那么多玄学，踏实、靠谱、持续学习，就是最管用的通行证。希望我们都能在自己的赛道上，慢慢发光，稳步前行。

挺难的，感觉比上周难☹️，8 选择 + 4 编程，120 分钟。T1 签到，T2 是 sklearn 大题跳过了，T3 折半搜索经典套路，T4 笛卡尔树分治有点东西。 选择题：RAG 文档更新后检索旧内容的原因、SVM 模型压缩方法、迁移学习微调策略、CV 预训练任务选择、GBDT 特性、二分查找比较次数、度为4的树求叶结点数 T1. 风不吹雨 每个位置可以做操作1（除以2取整，最多  次总共）和操作2（减 ，最多  次总共），求最小总和。 两种操作的收益是独立的：操作1的收益是 （不管有没有做操作2），操作2的收益恒为 （不管有没有做操作1）。所以直接贪心：操作1选收益最大的  个位置，操作...

时长：30min电话面业务：电池事业群不断盘问实习经历：你在实习中遇到的挑战？讲述一下实习的业务背景？实习中使用过什么数据库？其中涉及到设计模式，反问有没有用到规则引擎？看到微服务后开始盘问微服务常用技术栈有哪些，使用场景？最后让我讲讲项目的难点，怎么解决的？反问：1.想详细了解一下岗位的业务内容；2.这次面试后接下来的消息什么时候会通知？回答：还有挺多人，可能最少一周面试体验：面试官的面试环境比较嘈杂，多次甚至打断思路；对待面试者耐心。当时以为比亚迪会卡学历，但想着海投还是冲了，没想到被捞了