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一枚程序媛兼组内hr
2021-07-12 13:04
百度_用户产品质量部_人力资源
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2021-07-12
在牛客打卡77天,今天也很努力鸭!
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04-09 05:15
Stanford University 算法工程师
打破海外垄断!麒麟、统信 UOS、RT-Thread、鸿蒙、openEuler 五大国产操作系统
在全球科技竞争日趋激烈的今天,操作系统作为数字基础设施的核心组成部分,正成为大国博弈的关键领域。长期以来,这一市场被Windows、Android、iOS以及Linux等国外系统垄断,但如今,在政策推动、技术积累与市场需求的多重因素驱动下,国产操作系统正迎来历史性发展机遇。我国操作系统市场规模持续扩大,《中国操作系统技术创新发展报告(2024)》显示,预计2025年市场规模将达250亿元。在细分领域,工业操作系统作为工业互联网的核心,其市场同样前景广阔,咨询机构赛迪顾问预测,预计到2027年,中国工业操作系统整体规模将达1231.3亿元。当前,国产操作系统在桌面、服务器、移动端和物联网等多条战...
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04-08 13:20
蚌埠坦克学院 嵌入式软件开发
嵌入式面试干货(硬核八股文总结)
嵌入式岗位面试和很多方向不太一样,它既考基础,也考工程意识。面试官一边会问你 C 语言、数据结构、操作系统、通信协议这些经典八股,一边又会盯着项目细节不断往下挖,看看你到底是真的做过,还是只是把代码跑通了。很多同学准备面试时容易陷入两个误区:要么只背题,不理解底层原理;要么只会讲项目,但基础知识一问就乱。真正到了面试场上,往往不是不会,而是答不深、答不稳、答不成体系。这篇文章就从嵌入式面试里最常见、最核心的几个方向出发,做一份偏硬核的八股文总结。内容不追求花哨,重点是把高频考点捋顺,帮助你建立一个更完整的知识框架。一、C 语言基础是重中之重嵌入式岗位里,C 语言几乎是绕不开的核心。很多公司一面...
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04-02 18:46
已编辑
南京大学 前端工程师
许愿 offer
求求鹅收了我吧,其他公司全是一面挂,心态已崩,有没有人知道录用评估要多久,至今 hr 没有加我微信4.2 更新 ,已收到 offer,爱鹅信鹅等鹅timeline:3.13 一面3.18 二面3.31 hr 面 云证4.2 offer
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04-10 11:02
已编辑
北方民族大学 全栈开发
我来的时候,江水很平静
“无名小卒,还是名扬天下?”我知道很多人都不觉得我能走到今天这一步,当然,也包括我自己。在我的人生里,有两部作品刻下了最深的烙印:《斗破苍穹》与《龙族》。它们总被人拿来对照:一边是萧炎的桀骜轻狂,一边是路明非的怯懦衰颓。有人说,天蚕土豆没见过魂天帝,但江南见过真凯撒。我时常觉得,自己就是那个衰小孩路明非。可路明非可以开挂,我不可以;我也无数次幻想过,能拥有萧炎那般年少轻狂的人生,可我没有他与生俱来的逆天天赋。我只是个平庸的普通人,一个看过《斗破苍穹》却开不了挂的路明非,只能一步一步往上爬。从我下定决心找实习的那一刻起,我就给自己定下了目标:“我一定要为字节跳动卖命.jpg”。萧炎有他的三年之约,我有我的两年半之约(其实是一年半)。2024.11.20,科大讯飞的第一封实习offer落进邮箱,我迈出了这场奔赴的第一步。2025.8.18,放弃百度转正的安稳机会,转身走进前路未卜的不确定里。我很感谢我在百度的mentor,是她从茫茫人海选中了我,给了我大厂实习的机会。即便有段时间我状态差、产出不理想,她依旧愿意认可我、希望我留下转正。2025.11.14,我选择走进字节跳动,以实习生的身份重新出发。2026.3.25 - 3.31,一周速通上海飞书,幸遇赏识我的伯乐,斩获Special Offer。被告知面试通过的那一刻,我的内心无比平静,就像这个offer本就该属于我。不是侥幸,是应得的。这一路,有人看轻过我的出身,不相信我能走到这里;也有人在我看不见前路的时候,替我举过灯。没有他们的鼓励与支撑,就没有今天站在这里的我。我看到了自强不息的激荡,那是一个双非的伟大乐章!我是雨夜迈巴赫,我要开启属于我的新篇章了。
在看牛客的本杰明很勇...:
真心祝贺l总 我永远的偶像 我滴神
春招至今,你收到几个面试...
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04-06 23:55
广西大学 算法工程师
去哪儿 大模型开发 一面
1. 因果推断在多模态训练里能解决什么问题,为什么不是普通相关性学习就够了多模态场景里最容易出的问题就是模型学到“看起来相关”的捷径,而不是任务真正依赖的稳定因素。比如图像里某类背景、拍摄角度、文本描述习惯,可能和标签高度共现,但它们并不是真正决定结论的原因。因果推断的价值在于尽量把这些混杂因素拆出来,让模型更关注跨环境都稳定成立的信号。如果只靠相关性学习,训练集上可能效果很好,但一换数据源、设备、标注风格,性能就会掉得很厉害。因果思路不一定意味着一定要上完整的因果图模型,也可以体现在样本构造、环境分组训练、反事实增强和不变风险约束上。它本质上是在问:模型到底学到了可迁移规律,还是只记住了数据...
AI-Agent面试实战...
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