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不吃白切鸡
2019-10-17 22:17
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门头沟学院 测试工程师
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华为杭研电话
今天接到了杭研hr的电话,问了意向薪资,工作城市,手头offer情况,但是没有加我微信。看到也有帖子有类似的情况,请问有同样接到杭研电话的大佬可以解释解释吗?
#华为#
#招聘进度#
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zjut
浙江工业大学 Java
什么部门,老妹
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发布于 2019-10-17 22:34
求华为爸爸给我offer
浙江大学 产品经理
什么岗
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发布于 2019-10-17 22:18
呆萌的蓝胖子
北京长城研修学院 C++
好像就是安抚一下,很早就收到了,然而前天开了一批并没开到
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发布于 2019-10-18 09:17
微笑是一种态度Smile
门头沟学院 Java
lz你好,你是先收到意向书再收到电话call, 还是直接电话call啊
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发布于 2019-10-18 08:44
茶201903061100730
浙江大学 C++
有没有给你说什么时候之前会发offer?
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发布于 2019-10-18 00:51
赖皮鼠吱吱吱
杭州电子科技大学 运维工程师
同IT产品线,昨天也收到电话了,慌
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发布于 2019-10-18 00:03
F8023Y
南京理工大学 C++
稳
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发布于 2019-10-17 22:31
想要一份offer
门头沟学院 Java
同问
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发布于 2019-10-17 22:27
不吃白切鸡
楼主
门头沟学院 测试工程师
自己顶
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发布于 2019-10-17 22:25
不吃白切鸡
楼主
门头沟学院 测试工程师
有大佬知道吗
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发布于 2019-10-17 22:17
暂无评论,快来抢首评~
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01-31 19:14
已编辑
复旦大学 Java
寒假之后,就是暑期实习了,准备哪些项目才不烂大街?
大家好,我是程序员花海,今天跟大家聊一个老生常谈的话题:简历里面准备什么东西才不会烂大街?我在面试的时候见过很多同学用的项目:1.苍穹外卖2.瑞吉外卖3.黑马头条4.谷粒商城5.短链接6.12306火车票7.优惠券系统8.大麦商城之类的项目。这些项目都很不错,但是要考虑个问题,大家都用一样的项目,那面试的时候怎么拉开差距呢?大家都用一样的项目,而且基本上这些项目经过这么多人使用,其实能够问的东西早就挖的差不多了,也不会再挖出什么亮点,如果你学历不错,那用这些烂大街的项目可以,但是如果学历不占优势的同学还用这些烂大街的项目,在面试的时候就不太占优势了。今天跟大家分享一个好的方向:现在AI面试不会...
软开人,秋招你打算投哪些...
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02-03 18:19
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长安大学 产品经理
很难想象,现在还有人工作不用AI?
最近和不少学弟学妹聊天,发现一个矛盾现象:一边是对AI的无限向往,一边是“不知道从哪里下手”的迷茫。作为在字节一线和AI产品打交道的人,我想说:拥抱AI不是选修课,而是这个时代的必修技能。你可以立刻去做以下几件事,一定会有所提升:创建你的“AI角色卡片”学习时:——让它追问你的逻辑漏洞创作时:——专提反常识的观点复盘时:——自动把你的碎碎念整理成SOP玩转“豆包”的隐藏模式别只用默认对话。试试:“请用苏格拉底式提问法,帮我拆解这个产品问题”“假设你是张一鸣,会怎么评价这个校园社交产品?”“用‘第一性原理’重新思考我的求职规划” 会议记录:会后5分钟,AI自动生成:结构化纪要(自动标记TODO、...
AI求职实录
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01-29 11:27
中南大学 Java
现在腾讯就开始招聘了?
现在是越来越夸张了,找工作也要越来越提前了,1. 本来是金9银10的秋招,现在变成了金7银82. 本来没必要人人都去卷暑期实习的,现在却是你没实习,秋招可能约面都约不到3. 暑期实习本来是暑假的,才叫暑期实习,现在却是3月就要开始准备面试了4. 有些公司暑期实习前还要有暑期实习提前批。现在找工作的环境颠的我已经不认识了
迷茫的大四🐶:
现在的企业已经完全癫掉了
今年春招是金一银二嘛?
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01-07 19:58
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门头沟学院 运维开发工程师
The end-腾讯
真是具有戏剧色彩呀,腾讯 csig 补录,完成了我秋招的最后一块拼图事实证明,永远不要认为一切都结束了坚持到最后一刻,会有惊喜等待着你的,祝牛友们都能拿到自己心仪的 offer 呀,此外有没有同 csig 的 uu 了解部门情况呢tl:12.16 一面12.17二面12.18 三面12.23 HR 面(云证)12.30 offer
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02-02 11:59
已编辑
浙江大学 全栈开发
3.12 ReAct 框架
从 Yao 等人,2022 引入了一个框架,其中 LLMs 以交错的方式生成 推理轨迹 和 任务特定操作 。生成推理轨迹使模型能够诱导、跟踪和更新操作计划,甚至处理异常情况。操作步骤允许与外部源(如知识库或环境)进行交互并且收集信息。ReAct 框架允许 LLMs 与外部工具交互来获取额外信息,从而给出更可靠和实际的回应。结果表明,ReAct 可以在语言和决策任务上的表现要高于几个最先进水准要求的的基线。ReAct 还提高了 LLMs 的人类可解释性和可信度。总的来说,作者发现了将 ReAct 和链式思考 (CoT) 结合使用的最好方法是在推理过程同时使用内部知识和获取到的外部信息。它是如何运...
提示词工程指南
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