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offer去哪里了
2018-10-17 19:21
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京东_NLP
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小米什么套路?
rt,和颐酒店,二面等结果?过了才hr面?
#小米#
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ASky_walker
golang
补充一句,我也上午刚面完二面
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发布于 2018-10-18 14:49
ASky_walker
golang
今年似乎没有人力面,我在小米实习工作,我老大说的应该没有。但是面试之后是否录取,看有没有部门要你。前提是二面通过。
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发布于 2018-10-18 14:49
牛大力大牛
山东科技大学 Java
一面不搞java,二面最后才知道是搞java 的,反正一点java知识都没问
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发布于 2018-10-17 22:29
✌_jian0929
大连理工大学 C++
其实小米提前批刚结束。。。
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发布于 2018-10-17 22:15
求Offer!!!!!!
山东师范大学 安卓
我也是回来等结果,我昨天问门口的Hr他们说当天的流程已经结束了
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发布于 2018-10-17 21:23
webpain被占用
辽宁大学 Java
一面不懂Java,二面聊些网络,我怕是面了个假小米
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发布于 2018-10-17 19:54
不知道用什么昵称
东南大学 Java
二面过了的就给offer了
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发布于 2018-10-17 19:49
午夜飞行
暨南大学
什么岗位啊?我这边笔试过了,面试还没安排上呢
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发布于 2018-10-17 19:45
暂无评论,快来抢首评~
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01-30 14:55
郑州大学 Java
Moka未来星一面
很多是基础八股(甚至重复)没回答上的问题:undolog的回收LRU设计碎碎念:我就看到没算法,于是四五天没摸,复习刷的话刷到dp了,lru不记得了每日一念大厂,因为鼠鼠确实很需要钱来着,一些自己想做的事不想爸妈垫钱而已
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01-29 10:20
东南大学 C++
一个普通人在985学计算机的四年
很早之前就一直想写一写自己的这大学四年,说是给学弟学妹们提供一些参考也好,说是单纯地记录自省也好,总之是想写这么一篇随笔,结果一直被各种事情block,前几天和朋友开玩笑聊起“南大”,不小心打成了“男大”——我觉得输入法可能是想提醒我:我的男大身份快过期了——感谢输入法的催促,趁着今天不是很忙,在我的男大身份过期之前,我终于开始了这篇随笔。如果可以让我叠个甲的话,需要事先说明的是,写这篇文章的人并没有波澜壮阔的故事,也谈不上非常有规划,大部分的时间我都在迷茫地往四面八方走,这大概就是一个比较努力的普通人被自己和时代推着走的故事,希望正在阅读这篇文章的你能和我达成这个小小共识,降低一些期待感。文...
捡来的offer:
全篇读下来真的很多感触和收获,觉得有很多相似的经历和感受,想到这几年我总在和自己较劲,因为成绩不如人而焦虑,因为各种事自我否定,真挚的文字有种让人平静的力量,希望我也能跟自己和解,每个人都有自己的节奏,只要自己一直在进步、一直在成长就好!
牛友故事会
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2025-12-08 16:04
门头沟学院 Java
各位大佬可以帮忙看看简历吗?
本人本科末9,今年大三。大一大二一直玩,什么都没学到,在大学混日子混了两年,每天不是在打农就是在steam。大三开学时一个和自己玩的好的同学去实习了,才发现自己白白浪费了两年的时间,如果真不冲一下就真去京东,阿里,美团送外卖了今年9月份开始学Java,一开始一直跟着黑马视频看,后面发现看视频效率太低了,时间根本不够,就开始主要看文档和看书了。这几个月一直在学,真的尽力了,希望暑期前能找一份好点的实习。我简历上面的项目大多没有指标,但是实际上我是真没多少时间去做项目,我基本主要是动手只做了外卖和天机,黑马点评和12306我都是只是看了项目。主要是自己的时间真的不多,但是这样子自己的代码能力确实比较差。而且自己也没有做过实际的工程,我顶多用jmeter测试一下接口tps啥的,比如使用Redis管道提升了一点性能,减少Redis交互,这种值得写上去吗?需不需要具体到某些数字求求各位佬给一些建议,看看简历怎么优化?项目介绍是不是不够详细?没有具体到业务方面。项目会不会提到大致实现原理导致面试官一看简历就知道怎么实现就没有问的欲望?专业技能一些字段是不是要加粗,是不是写太啰嗦了?有没有必要压缩内容变成一页?两页的话是不是都要把两页填地满满的。
给秋招一个交代:
一页简历最好,网上做的项目放面试官眼里都是玩具,简历上不需要强调有什么难点,记住就行防止真的问。然后背八股,多投多面试就行
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01-12 12:43
百度_测试开发(实习员工)
挂科影响找工作吗
兄弟们,计组擦边挂了,老师没捞,估计因为出来实习平时分有点低。挂科影响找工作吗
wages_of_s...:
挂科不亚于上厕所不洗手
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01-30 22:05
网易_数据开发工程师
数据研发通用模型聚合压缩方案
一、背景 大数据时代,对数据的使用分析频繁,在数仓层面对数据的管理组织都在考虑用新的技术方案实现更快速的数据计算,算力的发展是底层引擎迭代的驱动力;从最最初的MR计算框架到现在的基于Rdd的内存计算模型,再到向量化计算优化,一步步追求更高性能的计算。数据模型的发展也是从最初的银行范式建模,到现在迭代快速的维度建模反范式建模,团队发展从最初的中台团队到现在的BP模式,都在追求极致的效率。目前,在对数据模型层面对长周期的数据进行访问都在追求避免对底层明细数据的过多扫描,从而实现模型计算效率的提升。本篇重点剖析几种数据压缩方案。主要是基于二进制压缩的方案进行数据模型的压缩。 目前,在对实体进行历史周...
聊聊我眼中的AI
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