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文化苦旅(阿道夫)
2018-09-25 23:17
已编辑
江苏大学 C++
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今年到处都是30w+的offer吗?
浏览offershow的的时候在30w+的大佬发的帖子中,评论都是白菜价,侮辱价,拒了吧之类的。今年的工资真有这么高么,各位怎么看?
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找不到工作了,我的offer在哪里
湖南大学 算法工程师
别看offershow,容易让人膨胀,基本上那上面的都是sp才会写上去,而且大部分是c9高校的人,要勇于正视自己,有多大能力拿多少钱,既无顶会论文,又无大厂实习经历,又无拿的出手的好项目经历,又怎么拿30万的offer呢
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发布于 2018-09-25 21:07
♪───O(≧∇≦)O────♪
C++
少看脉脉,少看offershow,容易使人膨胀。。。
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发布于 2018-09-25 21:07
找offer的渣渣
南京大学 Java
今年白菜价也就25左右,大佬们的侮辱价比阿里的海量hc还不靠谱
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发布于 2018-09-25 23:24
xxzz
西安电子科技大学 产品经理
特别不喜欢劝退价 侮辱价之类的说法 说实话身边出来vivo OPPO有人拿了30 (还不知道是不是画饼)其他真没有什么30的 我觉得今年的白菜是24 25
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发布于 2018-09-25 21:11
牛客倒数第一
华中科技大学 Java
匿名装逼,最为致命
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发布于 2018-09-25 21:09
offer与女友,两个都要有
南京邮电大学 Java
哈哈,用"脑子"看!!!!
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发布于 2018-09-25 21:07
业余写代码,专业修bug
阿里云_云存储_基础平台开发工程师
offershow上一群暴躁老哥...匿名社区,你懂得
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发布于 2018-09-25 21:06
暂无评论,快来抢首评~
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中国通信服务_HR(准入职员工)
网易互娱内推,网易互娱内推码
网易**不管问你啥,记住一个话术原则小小的提醒下各位留子:**时不要直来直去有啥说啥;千万得多思考别说太满给自己留个思考或回旋的余地・1、被问 “有没有接触过网易的产品”(哪怕了解不多)别直接说 “没有”(容易显得缺乏兴趣)试试:“之前用过网易云音乐和网易新闻,对产品的界面设计和功能逻辑有过留意。虽然没有深入研究,但能感受到网易产品注重用户体验的特点,入职后会系统学习相关产品知识”・2、被问 “能接受高强度的项目加班吗”别勉强说 “没问题”(后续可能难以承受)试试:“我理解互联网行业项目推进时需要集中精力,在关键节点愿意配合团队加班。但也会注重提升工作效率,合理规划时间,尽量在正常工作时间完成...
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02-02 18:52
门头沟学院 Java
我现在会的更多了
还记得之前字节面试,面得贼难,这不会那不会的,面试官也是咔咔上强度,问redis底层,为什么大key,其他数据库为什么没有大key问题什么的咔咔上强度,但我现在会的更多啦,不过字节问的完全随机,估计就问出来新花样,难搞#牛客AI配图神器#。
我现在比当时_,你想录用...
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01-14 22:59
西安科技大学 Java
大佬们,我想先找个实习,这个简历问题很大吗,为什么都是已读不回。
行云流水1971:
这份实习简历的优化建议: 结构清晰化:拆分 “校园经历”“实习经历” 板块(当前内容混杂),按 “实习→校园→技能” 逻辑排版,求职意向明确为具体岗位(如 “市场 / 运营实习生”)。 经历具象化:现有描述偏流程,需补充 “动作 + 数据”,比如校园活动 “负责宣传” 可加 “运营公众号发布 5 篇推文,阅读量超 2000+,带动 300 + 人参与”;实习内容补充 “协助完成 XX 任务,效率提升 X%”。 岗位匹配度:锚定目标岗位能力,比如申请运营岗,突出 “内容编辑、活动执行” 相关动作;申请市场岗,强化 “资源对接、数据统计” 细节。 信息精简:删减冗余表述(如重复的 “负责”),用短句分点,比如 “策划校园招聘会:联系 10 + 企业,组织 200 + 学生参与,到场率达 85%”。 技能落地:将 “Office、PS” 绑定经历,比如 “用 Excel 整理活动数据,输出 3 份分析表;用 PS 设计 2 张活动海报”,避免技能单独罗列。 优化后需强化 “经历 - 能力 - 岗位需求” 的关联,让实习 / 校园经历的价值更直观。 若需要进一步优化服务,私信
实习,投递多份简历没人回...
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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)
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