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牛客没有牛
2020-08-17 06:10
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南京理工大学 自动化
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OPPO许愿
不知道是不是上海芯片岗这周开奖,先许愿oppo offer
#许愿#
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牛客266851583号
门头沟学院 自动化
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发布于 2020-08-19 21:18
傻嘟
华为_智能驾驶部门_开发
许愿
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发布于 2020-08-19 08:24
牛客289981275号
门头沟学院 嵌入式工程师
许愿许愿
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发布于 2020-08-18 17:12
咖啡重度爱好者
苏州大学 测试开发
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发布于 2020-08-18 17:10
牛客146020712号
门头沟学院 FPGA工程师
下周开奖啊
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发布于 2020-08-18 16:35
牛客767890124号
电子科技大学 FPGA工程师
那我也来许个愿吧~offer!
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发布于 2020-08-18 15:29
Dorothy20190819211471
西安电子科技大学 C++
许愿许愿!
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发布于 2020-08-17 22:23
许愿美好来临
University of Southampton 算法工程师
许愿OPPO的oc
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发布于 2020-08-17 17:59
ayasesoki
华中科技大学 产品经理
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发布于 2020-08-17 16:56
牛客890451858号
北京邮电大学 自动化
许愿许愿
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发布于 2020-08-17 16:51
牛客120641289号
门头沟学院 自动化
许愿OPPO
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发布于 2020-08-17 14:47
要事事顺利鸭
华为_硬件工程师
许愿oppo
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发布于 2020-08-17 14:40
niukexiaobai913719
华中科技大学 Java
许愿OPPO
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发布于 2020-08-17 13:26
**刷题
University College London 运维工程师
许愿
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发布于 2020-08-17 13:26
樱桃小丸子是你吗
北京交通大学 C++
许愿许愿
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发布于 2020-08-17 09:03
谈风易行
浙江大学 C++
许愿oppo,求个oc
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发布于 2020-08-17 01:56
绿蚁酒
武汉理工大学 前端工程师
许愿oppo 希望今天会有好结果吧
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发布于 2020-08-17 01:14
暂无评论,快来抢首评~
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昨天 17:48
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门头沟学院 Java
实习 Offer (SSP) 和 考研上岸,我选了后者,现在有点后悔…
实习 Offer (SSP) 和 考研上岸,我选了后者,现在有点后悔…说出来不怕大家笑话,当年为了考研,我可是亲手拒了一个大家眼里的“神仙 Offer”(虽说有点吹牛的成分,但那时候确实膨胀,觉得学历到位了 offer 随便拿)。结果现在一看行情……好家伙,心态直接崩了。现在的 Java 后端简直就是“诸神黄昏”,投个简历石沉大海是常事。以前觉得只要会 SpringBoot 就能乱杀,现在连面试机会都难求。说不后悔是假的,有时候真想穿越回去给自己俩耳光。但这世上没后悔药,只能硬着头皮上了。简历贴在下面了,真心求各位大佬指条明路:大家帮忙看看,我这个**“Java 后端 + AI Agent”*...
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02-03 15:48
西安电子科技大学 Java
小米题真够难的,我面挂了…
上周五,晚上六点,参加了小米一面,整体时长1.5个小时,算是比较长的吧面试官看起来比较年轻,刚开始自己的心态也挺轻松,随着面试的进展,心情变的越加的不对劲,怎么问的每一道题都只知道一点,这是知道了自己的打法,专门来拆台来了 (让我自己认识到自己真不专业,基础太差)问题的答案,我都用一个链接的形式来呈现,相对简单的会做出解释px em rem vw vh 分别解释一下这几个单位www.jianshu.com/p/82f02af17…padding-top, 10%, 10rem,10vh, 10em 取值逻辑是什么这个里面有个坑 就是10% ,取的是父容器的宽度的10%em 也有个坑,不一定取的...
查看23道真题和解析
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01-02 12:05
西北工业大学 Java
简历求拷打
佬们,我这个简历寒假想投实习可以吗,现在1月份寒假实习还招人不,简历有没有什么要改的地方,欢迎锐评。
想run的马里奥在学...:
这个学历帮你扫平百分之80的障碍,投就完了,这会找不到就等3月暑期一样能找到
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01-27 19:58
中南大学 Java
肯定最想去烟草啊!
月到手一万多的薪资,在当地买个房,两口子公积金都能覆盖房贷了,而且还不怎么加班,事情也没那么多,没那么繁琐,如果还离家近的话都闭着眼选了。选一万遍还是选中国烟草啊
迷茫的大四🐶:
哪怕让我开豪车住豪宅我也愿意啊
抛开难度不谈,你最想去哪...
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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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