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字节，客户端开发   金山云，CV算法   两者base差不多。   求建议

依图：NLP算法，应该是医疗方向的， base:27x15   字节：IOS开发，应该是教育方向的， base:23.3x15, 签字费3个月，房补，加班费      顾虑是末流985硕士做算法是不是竞争力有限，之后不好发展？   而IOS的话，前景有限，天花板低？   求指教。

3月23号下午刚三面完， 希望能够受到HR电话，拿到offer

依图， base上海， cv算法， 27x15   美团， base北京， 安卓开发， 20x15.5      比较纠结的点在于，  美团的技术人员一直和我说第一份工作要去大厂， 还说美团晋升通道好。   又纠结与硕士做算法以后发展会不会受限，  硕士做安卓是不是太简单了， 毕竟本科学这个和硕士学这个好像一样的。

许愿依图offer

AC，每次选择人数最大的三个角色， 然后组成一组， 然后每个角色减1，放回数组重新排序（直接排序应该超时，我用的优先队列）， 然后再选择人数最多的， 如此往复。      下面是AC的代码， 注意，每次只能减1个人。   为什么每次减1呢， （那么你们为什么要每次选最大的呢？） 减1是因为最大的减1之后，会变成不是最大的。   下面的样例：   1   1 2 2 2 3      [2, 2, 2, 3]   [2, 1, 1, 2]   [1, 1, 0, 1]   [0, 0, 0, 0]   每次减1，答案是3.   如果直接减去2，答案是2，并不是最优的分配。         #in...

第一题，收费站， 用的双指针, AC   #include <stdio.h> #include <string.h> #include <vector> #include <iostream> using namespace std; const int N = 1000 + 10; int a[N]; int b[N]; int main() { int n; cin >> n; int idx1 = -1; int idx2 = -1; for(int i = 0; i < n; ++i) { cin >> a...

SLAM求职的人在所有秋招中的人占比较小，所以高效的沟通和有价值的消息渠道在求职中起到的作用要更大，楼主是SLAM求职队伍中的一员，所以为了方便交流相关内推、求职消息，也想让自己找到组织，所以建了个交流群，希望大家积极交流与分享。      并创立了一个github项目，收集了与SLAM相关的公司，包括但不限于无人驾驶、AR公司、机器人公司。   https://github.com/nebula-beta/SLAM-Jobs       SLAM求职交流群 ： 824517942