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数开弟
03-18 16:03
门头沟学院 大数据开发工程师
发布于江苏
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不会java还要不要做源码开发的项目
如题,刚看了个改datax源码的项目
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哈哈哈,你是老六
门头沟学院 大数据开发工程师
感觉还是先看网课
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发布于 03-22 23:11
北京
暂无评论,快来抢首评~
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03-12 00:21
门头沟学院 Java
分布式事务详解
ps:如果这篇帖子对于还在找工作和找实习的你有所帮助,可以关注我,给本贴点赞、评论、收藏并订阅专栏;同时不要吝啬您的花花一、分布式事务的定义与核心问题1.1 定义分布式事务是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统节点上,跨多个独立数据库或服务的事务操作,核心要求是所有参与方要么全部成功提交,要么全部失败回滚,以保证数据的一致性。简单来说,当一个业务操作需要同时调用多个分布式服务(如电商下单需调用订单、库存、支付、积分4个服务),且要求这些操作的结果统一(要么都成功,要么都失败)时,就需要通过分布式事务来保障。1.2 与本地事务的区别本地事务(单机事务...
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几次ai面失败经验总结
春招接连栽在AI面试上,好几次都是AI评分太低,直接没进一面,踩完坑总算摸透了AI面的套路,特意整理出来,和同样碰壁的牛友们交流讨论⚠️ 核心认知:AI面是程序,不是真人面试官千万别把AI当成真人聊天,它的评分机制特别程序化,对语速、语言逻辑、表达流畅度要求极高,绝对不能即兴发挥、想到哪说到哪。平时跟真人面试的松弛感,放在AI面里只会直接拉低分数,必须针对性调整答题方式。⚙️ 看懂AI面试内部实现逻辑AI面评分主要分两步,一步错就全盘拉胯:一是语音转文字,对语速要求很苛刻,语速太快、太慢、卡顿结巴,都会导致转写错误,文字错了后续得分直接崩盘;二是文字得分判断,核心考察语言逻辑性,不会共情也不会体谅即兴发挥,语言组织混乱、没有条理,就算内容再好也拿不到高分。🎯 AI面试核心得分点:只认程序化逻辑AI不会看你的真情实感,只抓关键词和逻辑结构,这是拿分关键:✅ 优先用STAR法则、总分总这类固定框架,AI对标准化结构敏感度极高;✅ 多用逻辑衔接词:首先、其次、最后、第一、第二、第三,靠这些词强行拉满逻辑感,得分会明显更高;✅ 提前备好岗位核心关键词,答题时自然嵌入,AI抓取到关键词就会加分;✅ 语速必须均匀流畅,不卡顿、不重复、不忽快忽慢,保证语音转写零失误。💡 个人实战心得:把AI当应试机器人,背稿应试才是王道AI就是个死板的程序,没有人情味,越按固定流程答题,越容易拿高分。别把它当人沟通,就当成一台应试机器、一道客观题,针对性钻它的程序化漏洞就行。既然它只认关键词和逻辑顺序,那咱们就提前把高频题的答案完整组织好,熟练背熟,模拟练习到语速均匀、表达流畅,就像玩动作游戏背BOSS出招表一样,摸透规则对症下药,通过率直接翻倍,亲测有效!
AI面会问哪些问题?
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03-17 09:07
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小鹏 AI Agent 开发 二面
1、自我介绍2、项目深挖3、如果让你设计一个 Agent 的评测体系,你会怎么做Agent 的评测不能只看最终回答像不像,因为很多场景里最终答案看起来没问题,但中间过程其实已经错了。真正可用的评测体系应该至少覆盖三层。第一层是结果评测,也就是任务有没有完成,最终输出是不是符合目标。第二层是过程评测,要看任务拆解是否合理、工具是否选对、参数是否正确、执行顺序是否稳定。第三层是系统评测,要看延迟、成功率、重试率、单次成本、异常恢复能力这些工程指标。如果是线上系统,我会把评测拆成离线和在线两部分。离线阶段构造标准数据集,做固定样本回放,评估规划正确率、工具调用成功率、任务完成率和输出质量。在线阶段则...
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03-12 17:40
西安电子科技大学杭州研究院 算法工程师
求助要不要去
本人现在研二,双非本211硕,深度学习,研一接触过一点模型部署的东西,现在为了找实习学的C++,面了一个小公司蛙声科技,总共面试不到20分钟。以为没了,因为他是语音方向的,但我一点不会,上面写的部署相关的才投的。他也说了,部署相关的在边缘侧部署,不涉及算子和npu。要不要去?目前C++就会基本使用,八股没背,hot100刷了一遍,大公司没一个给面的。
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03-27 11:12
已编辑
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