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牛客898150880号
2022-10-09 09:43
甘肃政法大学 自动化
发布于甘肃
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2022-10-09
在牛客打卡45天,今天也很努力鸭!
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02-05 15:14
腾讯_HR(准入职员工)
腾讯内推,腾讯内推码
真实体验是有超好的导师制定成长计划,全程辅导,各种腾讯内部学习网站和资料,上下班班车接送,然后基本一月团建一次。工作压力中等,百分之70情况能6点多下班,其他情况一般在8点左右。早投递,早筛选,早拿offer.!!!敲重点 用我的内推码投递后一定要评论区留言mark一下,以后好找我查进度,我秋招就是随便填别人的内推码,后来查进度都不知道找谁。惨痛的经历。腾讯2027届可转正实习启动!无限复活甲,鹅厂不设限:1. 只要当前未在面试流程中,可随时切换岗位,投递无上限!2. 如3个工作日后意向部门未发起面试,全公司所有岗位/部门均可能向你发起面试,发起次数无上限!3. 同学可根据个人意愿拒绝面试,腾...
腾讯成长空间 6062人发布
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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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01-14 14:43
华南师范大学 算法工程师
27寒假实习简历求锐评
牛爷爷们,不玻璃心,求锐评
ros275229:
社团删了吧,cf因该1200才勉强入门吧,也删了,你可以写算法刷了多少道,都比这个好
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01-04 15:19
门头沟学院 嵌入式软件开发
双非本科,嵌入式秋招上岸的一次总结
bg双非本科,方向是嵌入式。这次秋招一共拿到了 8 个 offer,最高年包 40w,中间也有一段在海康的实习经历,还有几次国家级竞赛。写这篇不是想证明什么,只是想把自己走过的这条路,尽量讲清楚一点,给同样背景的人一个参考。一、我一开始也很迷茫刚决定走嵌入式的时候,其实并没有一个特别清晰的规划。网上的信息很零散,有人说一定要懂底层,有人说项目更重要,也有人建议直接转方向。很多时候都是在怀疑:1.自己这种背景到底有没有机会2.现在学的东西到底有没有用3.是不是已经开始晚了这些问题,我当时一个都没答案。二、现在回头看,我主要做对了这几件事第一,方向尽早确定,但不把自己锁死。我比较早就确定了嵌入式这个大方向,但具体做哪一块,是在项目、竞赛和实习中慢慢调整的,而不是一开始就给自己下结论。第二,用项目和竞赛去“证明能力”,而不是堆技术名词。我不会刻意追求学得多全面,而是确保自己参与的每个项目,都能讲清楚:我负责了什么、遇到了什么问题、最后是怎么解决的。第三,尽早接触真实的工程环境。在海康实习的那段时间,对我触动挺大的。我开始意识到,企业更看重的是代码结构、逻辑清晰度,以及你能不能把事情说清楚,而不只是会不会某个知识点。第四,把秋招当成一个需要长期迭代的过程。简历不是一次写完的,面试表现也不是一次就到位的。我会在每次面试后复盘哪些问题没答好,再针对性补。三、我踩过的一些坑现在看也挺典型的:1.一开始在底层细节上纠结太久,投入产出比不高2.做过项目,但前期不会总结,导致面试表达吃亏3.早期有点害怕面试,准备不充分就去投这些弯路走过之后,才慢慢找到节奏。四、给和我背景相似的人一点建议如果你也是双非,准备走嵌入式,我觉得有几件事挺重要的:1.不用等“准备得差不多了”再投2.项目一定要能讲清楚,而不是做完就算3.不要只盯着技术,多关注表达和逻辑很多时候,差的不是能力,而是呈现方式。五、写在最后这篇总结不是标准答案,只是我个人的一次复盘。后面我会陆续把自己在嵌入式学习、竞赛、实习和秋招中的一些真实经验拆开来讲,希望能对后来的人有点帮助。如果你正好也在这条路上,希望你能少走一点弯路。
x_y_z1:
蹲个后续
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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...
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