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不能吃的团子
2021-12-11 15:04
门头沟学院 Java
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急!邮储软研北京体检提问
所在省份没有爱康国宾,而且疫情原因其他地区也很难进去,能在本地三甲医院体检邮寄报告吗?或者有邮储那边的联系方式吗,发邮件一直没回我
😭救命!!!
#中国银行邮储银行#
#中国邮政储蓄银行#
#体检#
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201909261441534
北京舞蹈学院 Java
一个半月已经体检三次了,救命
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发布于 2021-12-12 17:31
Mushroommmmm
北京理工大学 前端工程师
我发邮件也没回,是得这两天就预约体检吗,回复参加了也没有后续啥消息
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发布于 2021-12-11 15:06
暂无评论,快来抢首评~
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02-02 19:06
郑州轻工业大学 产品经理
AI生成2D跳跃跑酷游戏|开发全流程总结帖
哈喽各位开发者小伙伴~ 最近用AI豆包辅助完成了一款轻量2D跳跃跑酷小游戏,纯原生HTML5+Canvas+JavaScript开发,无任何框架依赖,浏览器打开就能玩!今天整理了完整的开发总结,从需求梳理到最终交付,全程AI参与逻辑搭建、代码生成和细节优化,新手也能轻松复刻,话不多说,直接上干货👇一、项目概况:AI助力,快速落地轻量小游戏本次项目核心是开发一款「易上手、轻量级、有基础可玩性」的2D跑酷游戏,全程由AI主导需求拆解、架构设计、代码生成和BUG修复,人工仅做需求确认和细节微调,真正实现「高效开发、低门槛落地」。🎮 游戏核心玩法:角色固定左侧,仅支持小跳(鼠标点击)、大跳(空格键...
你都用AI做什么
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01-31 15:15
清华大学 Java
第一家实习的公司是家中厂
我第一家实习的公司是一家中小型的软件开发公司,主要为企业提供定制化的 Java 开发解决方案。虽然公司规模不大,但技术团队充满活力,注重技术创新和团队合作,给我提供了一个非常实用的学习平台。虽然公司在行业中的知名度可能不如一些大型企业,但其注重实用技术和客户需求的能力,让我在实际项目中学到了很多。对于我来说,这段实习经历虽然起步较为简单,但却为我的职业发展打下了坚实的基础。
你的第一家实习公司是什么...
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2025-12-27 18:11
已编辑
门头沟学院 前端工程师
金山云前端日常实习(已oc)
28双非鼠鼠第一份实习,感谢金山,感谢面试官张先生的赏识,也感谢自己很开心很开心(有没有待过的前辈,求摸鱼技巧bushi)timeline12.15 投递12.16 约面12.18 一面 半个小时后约二面12.19 二面,口头oc12.24 发offer一面1. 开发页面中使用的布局方式2. flex: 1 是什么的缩写3. 水平居中的方法4. tailwindcss 的优势5. js 的闭包6. 打印结果的题,解释为什么(var 定义 i ,setTimeout 执行打印),使用 let 的打印结果7. 箭头函数和普通函数的区别8. promise 构造函数是同步还是异步9. 内存泄漏的情况10. interface 和 type 的区别11. react 的 key 作用12. 常用的钩子函数13. 怎么避免不必要的渲染14. useeffect 的使用场景15. react 和 vue 怎么选择16. vue 的 data 为什么用函数17. tcp 为什么需要三次握手和四次挥手18. vite 为什么比较快19. 解释防抖节流和手写防抖函数,还有实现思路20. 深浅拷贝的区别和手写深拷贝,讲实现思路反问了业务,反馈时间和学习建议二面基本上是围绕项目展开,根据项目的每一项,来给场景题问你会怎么做,跟基础相关的东西如下:1. 虚拟列表的实现和原理2. zustand 和 context 的区别3. vitest 相关,写测试的话应该怎么做些什么?4. monorepo的细节问题5. 做项目的动机6. 事件委托和时间冒泡的区别有个点顺着问了我五个问题实在是答不下去了就是说感觉金山云这边面试虽然一面全是八股,但是二面还是要好好准备项目,做到能被深挖那么两三个问题的程度,鼠鼠也是运气很好,问的都是准备过的嘻嘻面试完之后还很期待这个面试官会不会是我mt或者ld,会很认真的听我说话,然后告诉我哪里有小问题,不知道是不是鼠鼠的错觉,感觉他看后辈的眼神都是带有欣赏的意味真的很复合我对mt/ld的幻想(bushi),但是后来发现他ip是北京的qwq有点点小失落,不过没关系,看隔壁某书感觉金山的节奏还挺慢的期待入职ing愿一切顺利,好运常伴吾身这里再吐槽一下流程,怎么!!这么!!慢!!急死我了急死我了!!鬼知道我从周一到接到offer这段时间有多煎熬,哎呀但是但是好在一切如愿
发面经攒人品
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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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