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我也要改成超越妹妹保佑我
2018-04-27 10:33
已编辑
北京邮电大学 Java
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有这个时候还没找到实习的小伙伴么?
4月底了……依旧没有实习offer,校招投了很多家,就阿里京东美团接到面试电话,但是都挂了,心塞塞,后来投的都石沉大海,投了散招的也没有回信,有没有道友可以推送实习群或者公众号之类的,想要更多的实习信息,增加面试的机会啊:(
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发呆的咸鱼
滴滴出行_高级算法工程师
滴滴算法实习 简历发zhangcheng01@didichuxing.com 这个邮箱
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发布于 2018-10-08 14:40
葦原希里乃
云南大学
快毕业了还没有找到工作的路过
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发布于 2018-04-27 22:04
尘0忆
北京邮电大学 C++
从3月找到4月,微软,头条,阿里,腾讯,百度,京东,美团,华为,360,58,网易,乐动卓越挂了一路,有些挂的稀里糊涂(360和华为),这两都不知道怎么死的。已弃疗,明天去三星
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发布于 2018-04-27 22:00
超越妹妹请赐我offer
天津大学 产品经理
唉,挂在hr面难受一批
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发布于 2018-04-27 21:45
BewareMyPower
中国科学院大学 Java
有啊
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发布于 2018-04-27 19:31
小小心小心
华中科技大学 Java
我投了很多也面了很多。没有offer
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发布于 2018-04-27 19:18
喵喵儿123
阿里巴巴_高级软件工程师
阿里依然面试中,华为依然面试审核中,找小公司了
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发布于 2018-04-27 10:19
lurenbing231
门头沟学院 Java
+1
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发布于 2018-04-27 09:51
没对象不考研
双非
总结下挂的原因,准备一下秋招吧。。同没找到
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发布于 2018-04-27 09:35
我是只大象
北京大学 Java
有。我投的不多,但是想去的公司都挂了。
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发布于 2018-04-27 09:02
晴天Jay
暨南大学 Java
楼主同求
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发布于 2018-04-27 08:27
料峭春风吹酒醒
拉萨师范高等专科学校 算法工程师
比我好一点…美团都没接到电话
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发布于 2018-04-27 08:18
菜鸡不配有offer
天津理工大学 C++
现在基本上没什么大厂招聘了
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发布于 2018-04-27 08:11
暂无评论,快来抢首评~
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02-03 00:11
渤海大学 后端工程师
都 AI 写代码了,咋还问八股呢?
不知你是否是这样,习惯按TapTap补全代码;偶尔遇到个线程问题,忘记了语法,就直接对话框问AI;甚至在新项目初始化的时候,直接全部交给AI。AI Coding已经融了大部分的开发生活,使用已经是一种习惯。但即使你面试的AI Agent岗位,面试官还是会照例问你八股,这还有必要吗?我已经tap链接大脑,AI 代替思考了呀? AI 现状 很多产出变得更像“对的”,但更难确认它真的“能上线” 传统工作模式下,我们编码的工作受限于思考,心流的过程。但如果测试时发现问题,可以快速在脑海里定位到大概位置,心中有码。 而与AI人机协作后,我们更多的时间花在编码后的测试,因为代码没过脑,很多写法可能与现...
AI求职实录
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02-02 21:36
浙江大学 算法工程师
C++面试八股文(Qt 编译与构建)
1. qmake 和 CMake 有什么区别?答:qmake 和 CMake 都是跨平台的构建工具,但两者的定位和使用场景不同。qmakeQt 官方早期提供的构建工具使用 .pro 文件进行项目配置对 Qt 支持友好,上手成本低功能相对简单,扩展性有限新项目中使用逐渐减少CMake通用型构建工具,适用于多种语言和框架使用 CMakeLists.txt 进行配置生态成熟,扩展性强更适合大型和复杂工程Qt 6 官方推荐使用总结:qmake 简单易用但功能有限;CMake 通用性强,是当前主流趋势。2. .pro 文件的作用是什么?常用配置有哪些?答:.pro 文件是 qmake 的工程配置文件,用...
C++八股文全集
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02-03 13:20
已编辑
吉林大学 Java
Java后端 末流985混子简历求拷打
前几天出门玩去了回来后听从建议,删除了一些把握不住的内容,优化了简历语言表达,加了点量化数据,顺手把放上去项目的readme补充了一点仅仅找个实习来说,我感觉这个简历方向应该没什么问题了,希望前辈们不吝赐教还有一些想了解的细节问题:1.暑期实习和日常实习?如果不all in转正,只是为了秋招准备简历上有个实习,那两者有什么区别2.算法真的是突击hot100就够了嘛,我目前一道算法题没做过,才正准备开始做能不能直接爽爽背
李橙子:
只找个实习的话,这简历没啥问题的
实习,不懂就问
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02-02 11:39
浙江大学 全栈开发
3.11 Active-Prompt
思维链(CoT)方法依赖于一组固定的人工注释范例。问题在于,这些范例可能不是不同任务的最有效示例。为了解决这个问题,Diao 等人(2023)最近提出了一种新的提示方法,称为 Active-Prompt,以适应 LLMs 到不同的任务特定示例提示(用人类设计的 CoT 推理进行注释)。下面是该方法的说明。第一步是使用或不使用少量 CoT 示例查询 LLM。对一组训练问题生成 k 个可能的答案。基于 k 个答案计算不确定度度量(使用不一致性)。选择最不确定的问题由人类进行注释。然后使用新的注释范例来推断每个问题。图片来源:Diao等人(2023)
提示词工程指南
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