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NTJD
2020-09-04 06:52
北京工业大学 Java
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许愿三面通过
虽然答得很差,但是希望牛客带给我好运
#许愿#
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02-04 10:27
已编辑
吉林大学 测试工程师
测试/测开方向刷题经验分享
大家好,我测开/测试方向的,LeetCode 总共刷了 430 道,包括 hot 100 全部 + 一点 SQL。 我的经验总结一下: 1️⃣ 测试方向面试题不难,把 hot 100 里面 mid 和 easy 刷熟练,基本够用。没必要刷到 1000 道题,浪费时间。 2️⃣ SQL 必须会,但是不需要疯狂刷,掌握基本语法后分类别刷几道就行:排序、分组、子查询之类的。LeetCode 上都有题,挑你想刷的就好。 除了以上,还有快排,归并等常见排序算法; 设计模式没考过手撕,记忆中就被问了一嘴单例如何实现 sql主要是:力扣sql50题 刷了一半,自我感觉把聚合/左右连接/排序/子查询练熟就行
程序员找工作至少要刷多少...
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02-03 20:45
清华大学 Java
大厂上班到底是啥感觉?
刚进大厂,你会发现一切都比想象中有秩序,也比想象中更高压。早上打卡,电梯里都是低头刷手机的人;开会总有 PPT、KPI、deadline,每一句话都像在考验你的专业度。你会感受到“效率第一”,无论是代码提交、文档整理,还是团队协作,都有明确流程和规范。但同时,大厂也有它的温暖:完善的工具链、稳定的项目架构、成熟的 onboarding,让你少走弯路;同事之间的技术分享、内部培训,让你能快速成长;偶尔的团建、零食柜和下午茶,又让紧张的工作多了几分轻松。最明显的感受是——你总能看到自己的成长,但压力也一直伴随。时间管理、沟通能力、学习能力,都被放大考验。大厂上班,不只是工作,更像是在一个“加速器”...
在大厂上班是一种什么样的...
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01-23 12:08
蔚来_自动驾驶_高级软件研发工程师
每日笑话——美团Peppr
当年还在美团那个倒霉的 Peppr 团队工作时,我一直有个疑问:这群人每天到底在自嗨什么。每次开会一堆人围着一堆“看起来很高级”的文档转,模板统一、名词复杂、页数感人,每一页都在暗示一件事:“你不懂,是因为你不专业。”但现实是——代码照样写在 💩 山上,该出问题还是会出问题,这真的很逗,系统一出问题,文档的唯一作用就是证明:“我们当初确实认真写过文档。”所以本质区别到底是什么?是代码质量提升了,还是大家在精神层面完成了一次“工程师 cosplay”?有句话说得好潮水退去才知道谁在裸泳。还记得当时的马哥、明哥(图 1 左)最爱反复强调一句话:“所有场景一定要想到。”、“这个场景为什么没考虑到?”不过他们这些话我是真的听进去了。不然我也不会在一年多前就说:这个项目活不过两年。顺带一提,那段时间还有个固定节目。每次下楼,总能听见我明哥在吐槽不同的人。我从他身后绕过去,经常能听到他一边抽烟一边说:“xx 这小子太坑了,回头我一定要跟马哥说说。”于是深谙人情世故但真不会抽烟的我也会从口袋掏出一支低尼古丁含量的烟给自己点上,假意自己什么都没听到什么都不知道,只是来抽烟的。后来我才明白,这可能也是团队文化的一部分:问题永远在别人身上,而我们,永远在复盘里😂。
秋招白月光
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01-30 11:09
河南科技大学 Java
年前入职,一般公司什么时候放假?
寒假一直找实习,一直面试被挂。本来都打算放弃后端,梭哈测试了。结果竟然有一个过了。但是人事说年前到岗,我看好像很多公司要放假了。那我该买几号回家的票?
皮影w:
直接问人事啊,很多事其实问一问你自己猜强一百倍
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02-03 11:16
门头沟学院 大数据开发工程师
走出传统数仓范式:AI 加持下的 RAG + Workflow & Agent 如何真正落地?
在上一篇文章中,我们已经从整体架构的角度,梳理了企业级 AI 落地的一条核心链路:数仓 / 数据库 → 搜索与 RAG → Workflow / Agent并明确了一个前提事实:模型能否应用,不取决于模型本身,而取决于数据是否真正进入了模型的执行链路。这篇文章我们继续向前推进,聚焦真实落地场景:在 AI 加持的新一代数仓体系下,RAG + Workflow / Agent 在真实企业环境中,究竟是如何跑起来的?下图为完整运行链路:数据在数仓中完成 AI 化处理后,通过搜索与 RAG 转译为模型可理解的上下文,再由 Workflow 编排为可执行的 Agent 流程,支撑真实业务场景运行。一、当...
AI时代,哪些岗位最容易...
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