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牛客63504154号
2021-04-21 23:56
门头沟学院 前端工程师
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毕竟自己是个five,还是得坚持,虽然今天学习效率不高,但是明天要加油(ง •̀_•́)ง
2021-04-21
在牛客打卡3天,今天学习:刷题 60 道
每日监督打卡
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03-26 20:56
杭州电子科技大学 大数据开发工程师
AI面试到底会问哪些问题?整理了3轮面经,附答题思路!
写在前面:AI面试一般分技术面和行为面,大厂会有2~3轮技术面 + 1轮HR面。技术面以手撕代码 + 八股知识点为主,行为面主要考察项目经历和沟通能力。下面按模块整理高频题。1、机器学习基础请解释过拟合的成因以及你会如何处理?几乎每家必问。答题时要涵盖:正则化(L1/L2)、Dropout、数据增强、Early Stopping、降低模型复杂度等。BatchNorm 和 LayerNorm 的区别,各自适用场景?CV 方向 BatchNorm 更常见;NLP/Transformer 中 LayerNorm 是标配。能对比 GroupNorm 加分。梯度消失/爆炸是怎么产生的,有哪些解决思路?从...
查看7道真题和解析
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03-29 22:44
杭州电子科技大学 大数据开发工程师
会,但没你想的那么夸张。
确实有影响。HR朋友跟我说,颜值高的简历照片确实会多看两眼,但到了技术面,面试官根本不care你长啥样,只看你代码写得咋样。她说见过帅哥一面就挂的,也见过长相普通但offer拿到手软的。我自己的观察是:长得好看最多在边缘case时占点便宜。比如两个人水平差不多,HR可能会倾向于选形象好点的。但如果技术差距明显,颜值救不了你。真正的加分项是:整洁的穿着、自信的表达、良好的精神状态。这些比单纯的颜值管用多了。我每次面试都会提前理发、穿干净衬衫、睡够觉,感觉确实比蓬头垢面去面试效果好。所以别太焦虑颜值。把简历打磨好、技术学扎实、面试准备充分,这些比长得好看重要一百倍。
绮玉大王:
实则不然,技术面也会受严重影响的,只不过同性之间不太严重,异性就很明显了。
长得好看会提高面试通过率...
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03-13 14:21
已编辑
江西警察学院 前端工程师
好漂亮的报错
就是觉得好漂亮,可能是配色?
站队站对牛:
红红一大片 天都要塌了
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03-27 16:40
已编辑
门头沟学院 C++
26 学院本经历笔记
26学院本太难了,很多公司机筛就给我刷了。机会都难拿到如果是简历存在问题也欢迎拷打————————————————————分割线——————————————————————2026.3.4更新:发完贴之后,时不时投递又收到了不少的笔试/面试邀请。主要是之前投递简历出去之后基本上都是沉默状态,年后好转了不少timeline:2026.01.21 文远知行笔试,半年多没刷算法题 ->挂 (后续HR说春招可以重新安排笔试)2026.2.4 小鹏汇天 技术一面,第二周收到结果 ->挂2026.2.12 大众Cariad代招 技术二面 ->Offer2026.2.28 多益网络技术面试,由于风评太差,一直在犹豫要不要接面试 ->推迟-----------分割线-----------2026.3 月前的某一天,临时去电网报名了二批计算机岗位的笔试2026.3.6 从上家公司实习离职,氛围最好的一家公司,leader 说可以帮忙转正,但是流程太长,而且我们部门据说只有一个 hc,更想要研究生,我很有可能是会被签外包公司在这里干活,就离职了。2026.3.9 入职新公司,大众Cariad 以外部公司的身份进组,项目组签了三年,后续三年应该都可以在这里呆,不知道有没有希望原地跳槽。2026.3.10 电网考试居然说我通过资格审查了,短信约我去参加资格审查,请假一天,买了 12 号晚上的机票回成都2026.3.15 参加国家电网计算机类笔试2026.3.17 电网出成绩了,感觉很低。觉得已经🈚️了2026.3.18 收到电网面试通知,通知 3.22-3.25 这个时间去面试,我的岗位只招 1 个人。据说面试只有 2-3 人,不知道能不能成功----------分割线-----------2026.3.21 电网面试结束,感觉回答的还勉勉强强,大概是2个岗位分别招1个人,一共11人面试,实际来了9人2026.3.27 出面试成绩,满分100分,早上10:20左右发现面试成绩46,我震惊了,没截图,后面过了十分钟重新看发现面试成绩给我改成58了。但同样震惊。朋友问我是不是把面试官打了,哈哈
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03-27 09:52
广西大学 算法工程师
百度 AI Agent开发 一面
1.多轮对话中,如果不同轮次的记忆发生冲突,你如何处理?这个问题本质上不是“删哪条、留哪条”,而是做记忆的版本管理。实际处理时一般会同时看三个维度:时间、来源、置信度。时间上通常新信息优先,但前提是它来自更可信的输入;来源上,用户当前轮明确表达、工具查询结果、系统写入,优先级通常高于模型从历史里自己总结出来的内容;置信度上,如果只是一次低置信抽取,不会直接覆盖长期稳定画像。工程上我会把记忆拆成两层,一层是 event log,完整保留用户每次表达过什么;另一层是 materialized profile,也就是给模型使用的当前画像。冲突发生时,不是直接物理覆盖,而是先记事件,再按规则刷新画像。...
百度一面1026人在聊
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