2023-04-23 19:50 苏州大学 Java

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江苏移动 ai面

测评做完半个小时了也没收到邮件，电话打不通，大伙有收到消息吗

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牛客126224762号

楼主

苏州大学 Java

终于发了

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发布于 2023-04-23 20:39 香港

在迎接offer的海豚很内向

南京理工大学数据分析师

没有

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发布于 2023-04-23 20:25 江苏

超脱的芭乐不愿再收感谢信

门头沟学院 Web前端

刚问了，客服说现在企业方在手动发链接，再等等吧

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发布于 2023-04-23 20:19 江苏

此诣

Nanyang Technological University 数据分析师

没收到

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发布于 2023-04-23 20:19 新加坡

牛客444066032号

河海大学

还没收到啊

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发布于 2023-04-23 20:17 江苏

July_未来可期

中国海洋大学产品经理

我也没收到，电话打不通

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发布于 2023-04-23 20:12 安徽

牛客663031561号

门头沟学院 Java

我打通一次说八点他们再检查一次，结果现在还是没收到

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发布于 2023-04-23 20:10 江苏

牛客295721675号

南京理工大学 Java

现在收到了嘛

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发布于 2023-04-23 20:00 江苏

雨水2023

南京航空航天大学 C++

打电话还说客服全忙

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发布于 2023-04-23 19:58 江苏

zsy970828

北京邮电大学 C++

55了。还没收到

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发布于 2023-04-23 19:55 美国

牛客671031626号

哈尔滨工业大学 C++

垃圾北森，估计都没收到

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发布于 2023-04-23 19:55 黑龙江

小秋霖

南京邮电大学测试工程师

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发布于 2023-04-23 19:53 江苏

lrlr

南京邮电大学 Java

一样

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发布于 2023-04-23 19:51 江苏

02-17 21:07

清华大学 Java

MyBatis Generator GUI 下载安装教程可视化MyBatis代码生成

✨ 什么是 MyBatis Generator GUI？MyBatis Generator GUI 是基于官方 MyBatis Generator 开发的一款图形化界面工具。它彻底解决了传统 MyBatis Generator 需要手动编辑 XML 配置文件的痛点，通过直观的可视化界面，让代码生成变得像填表一样简单。核心优势：✅ 零 XML 配置，全程可视化操作✅ 配置持久化，一次设置重复使用✅ 支持 MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQL Server 等主流数据库✅ 自动生成中文注释，代码清晰可读✅ 支持 SSH 隧道连接内网数据库🛠️ 核心功能详解1. 智能数据库连接管...

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02-16 10:19

门头沟学院 C++

C++ 多线程与并发面试题

1. 进程和线程的区别？答案：进程资源分配的基本单位独立的地址空间进程间通信（IPC）开销大创建销毁开销大线程CPU调度的基本单位共享进程的地址空间线程间通信简单（共享内存）创建销毁开销小对比进程更安全，隔离性好线程更轻量，切换快线程共享资源，需要同步C++中的线程C++11引入std::thread跨平台的线程库RAII风格管理2. 什么是线程安全？如何实现？答案：定义多线程访问时，程序行为正确不会出现数据竞争结果可预测实现方法互斥锁（Mutex）保护临界区同一时间只有一个线程访问读写锁多个读者，一个写者提高并发度原子操作不可分割的操作无需加锁无锁数据结构使用CAS（Compare-And-...

C++面试总结

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01-12 11:56

门头沟学院 Java

家人们谁懂啊 boss打个招呼被骂了

我这个招呼话术用了好几年了，就是个美好的祝福，一般收到的回复都是"下班就去买彩票“”这个招呼真特殊“”这个真得接""真中了分你一半“”谢谢你,也祝你暴富“这样理解的还是第一次见，真是没招了啊家人们招聘

AsusCoding：扯到中彩票确是突兀了

，感觉有些诈骗短信就这么发的

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01-30 10:21

中北大学 golang

26双非本鼠鼠求狠狠点评简历

26双非本鼠鼠求狠狠指点，想问各位佬我的简历还有什么修改之处，春招能找到工作吗能的话我应该把期望薪资放到多少呢

27届学院本誓死冲击...：技术栈不用搞这么详细，主要还是看实习和项目，毕竟技术栈就那点，你能写这么多，别人也可以写这么多，模版换一下换成上下的，不知道怎么排版可以去看看别人怎么写

投了多少份简历才上岸

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昨天 17:18

已编辑

黑龙江大学 Java

agent实习都干什么？什么是ReAct和Planning & Extractor？

在构建AI Agent（智能体）时，如何引导大模型有效完成复杂任务是一个核心问题。当前主流范式主要有两种：ReAct（推理+行动） 和 Planning & Extractor（规划+提取器）。它们都旨在增强模型的自主性和任务执行能力，但在工作流程和适用场景上存在显著差异。本文将通过实例对比两者的异同，帮助企业根据实际需求选择合适范式。一、ReAct范式ReAct由Shunyu Yao等人提出，其核心思想是让模型在生成过程中交替进行“推理”和“行动”。模型会先思考当前状态（Reasoning），然后决定采取什么行动（Acting），如调用工具、查询知识库，之后根据行动结果再次推理，直至...

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