腾讯oc之后一直没发offer邮件会有问

收到腾讯oc之前接了美团,但一直拖着没签三方,现在美团ddl要到了,问腾讯hr说是审批完了,但还没发,需要等待。有点担心如果美团过期了这边又出什么问题,就一无所有了(秋招已经被拒的进入没到手之前谁也不信的黑化状态了)。请问大伙有类似的经历吗,怎么做的?
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不会
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发布于 2023-12-23 14:50 广东
求个后续
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发布于 2024-01-09 15:36 广东
腾讯什么部门
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发布于 2023-12-24 09:42 安徽
点了美团的接受offer如果不签三方会有什么影响吗佬
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发布于 2023-12-23 15:03 云南

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1. display: none 和 visibility: hidden 的区别• 渲染层面:◦ display: none:元素完全从渲染树移除,不占据空间(回流+重绘)。◦ visibility: hidden:元素仍在渲染树中,占据空间但不可见(仅重绘)。• 子元素影响:◦ display: none:子元素也会被隐藏。◦ visibility: hidden:子元素可通过 visibility: visible 单独显示。2. 三列布局(两边固定,中间自适应)方案1:Flex 布局.container { display: flex; }.left, .right { width: 200px; }.center { flex: 1; }方案2:Calc 计算.center { width: calc(100% - 400px); margin: 0 200px; }方案3:绝对定位 + margin.container { position: relative; }.left, .right { position: absolute; width: 200px; }.center { margin: 0 200px; }3. 闭包• 定义:函数内部引用外部作用域变量,且变量在外部作用域释放后仍被保留。• 作用:实现私有变量、函数防抖/节流等。• 注意:过度使用可能导致内存泄漏。4. React 状态管理方案及区别方案 特点** useState** 组件级状态,适合简单逻辑。** useContext** 跨组件状态,适合全局轻量级状态(避免逐层传递 props)。** Zustand** 轻量级全局状态管理,基于 Context + immer,支持订阅和模块化。** Redux** 复杂全局状态管理,需手动配置 reducer、action 等,适合大型应用。5. 虚拟列表实现• 核心原理:仅渲染可见区域内的列表项,通过滚动事件动态计算并更新显示内容。• 关键步骤:1. 计算可见区域起始索引和结束索引。2. 渲染对应索引的列表项。3. 通过 transform 或 padding 模拟滚动位置,保持滚动条正常显示。6. React 性能优化• 组件优化:◦ 使用 React.memo 缓存函数组件,避免无必要重渲染。◦ useCallback 缓存回调函数,避免子组件因引用变化重渲染。• 状态优化:◦ 避免在 useState 中存储不必要的状态(如临时计算值)。◦ 使用 useReducer 处理复杂状态逻辑,减少重复更新。• 其他:◦ 虚拟列表/表格(长列表优化)。◦ 懒加载(React.lazy + Suspense)。◦ 避免内联函数在渲染中重复创建。7. React 的状态(补充常见问题)• 状态更新异步性:◦ 合成事件和生命周期中,setState 异步更新,需通过回调获取最新值。◦ 原生事件(如 setTimeout)中,setState 同步更新。• 状态穿透问题:◦ 多层组件传递状态时,可用 useContext 或状态管理库简化。8. 代码题:生成有效括号组合(回溯法)var generateParenthesis = (n) => {const res = [];const backtrack = (path, left, right) => {if (path.length === 2 * n) res.push(path);if (left < n) backtrack(path + '(', left + 1, right);if (right < left) backtrack(path + ')', left, right + 1);};backtrack('', 0, 0);return res;};思路:通过回溯法枚举所有可能,用 left 和 right 控制左右括号数量,确保任意时刻 right ≤ left 且总数不超过 n。
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1️⃣一面 时间:9.12  时长:1hcode:统计岛屿数量、最大岛屿面积,DFS方法解了然后介绍实习项目,面试官非常耐心地听,没有打断八股1.bert和gpt的区别?(从模型架构、训练方式、使用场景方面回答的)2.训练/微调一个LLM的流程?3.实习时用的 megatron 框架吗,对分布式训练框架了解多少?(回答了deepspeed和megatron区别,以及几种并行方式,以及deepspeed的三种zero)4.了解强化学习吗,跟SFT有什么区别?5.反问:业务,对岗位的期望💣评价:有点紧张,算法题有一个小失误没注意到2️⃣二面时间:9.14  时长:1h八股1.写一下 attention 公式(代码实现了下)2.训练时为什么要mask,推理时也需要吗?两处有什么区别?推理时的sequence length和训练时一样吗3.transformer和传统seq2seq模型有什么区别?4.计算attention时为什么要除以d_k,这个d_k的含义是?5.attention计算时还有哪些scale处理?6.attention中softmax函数作用、公式、为什么有减去最大值的处理?换个函数还能这样处理吗?7.解释数值上溢、下溢问题8.讲一下prompt书写的经验,如何判断prompt是否达标,如何改进prompt9.讲一下SFT,会对哪部分计算loss?为什么?10.讲一下deepspeed11.训练用一个7b模型要占用多少显存?不同zero阶段能够节省多少显存?12.训练模型时用了几张卡,有遇到什么异常中断问题吗?反问: 在乎候选人什么能力?对面试表现有哪些改进意见?💣评价: 基础不够扎实,网上有的知识都能回答上来,在同龄人里算比较优秀,欠缺一些多机多卡实践经验。
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