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小泽HK
2021-04-07 12:17
门头沟学院 测试开发
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2021-04-07
在牛客打卡36天,今天也很努力鸭!
每日监督打卡
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昨天 14:36
阿里云_研发工程师JAVA(准入职员工)
三棵树内推,三棵树内推码
三棵树ai测评行为能力1.请做一段自我介绍,说说你的教育背景,实习经验等,用时不超过5分钟。2.在你的学习和项目经历中,你似乎经常面临时间紧迫、任务繁重的挑战,能否分享一个具体的例子,描述一下在面对这些压力时,你如何管理和应对及最终达成目标的。3.你参与的这个项目最终的成果如何,你的成果得到了哪些方面的认可和表彰。4.回忆一下在你的学习或实习经历中,有一次你主动追求极致,把事情做到最好的例子,你当时究竟做了什么,为什么选择这么做,怎么证明这件事已经做到了最好。5.请回忆一个在团队工作里,你和团队成员没能达成一致意见的情况,当时你具体是怎么做的,说了什么去影响对方,最后结果是怎样的呢?6.从你的...
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02-04 20:33
飞鱼科技_美术设计部_角色原画(准入职员工)
飞鱼科技内推,飞鱼科技内推码
一面 35min经典自我介绍。长达25min的项目问题。(我PDF简历上贴了演示链接,但是面试官说打不开???)一个向量绕一个点怎么旋转?(这里我说我不会图形学,所以跳过了)那你了解点积和叉积吗,简单说说看看?应用场景?了解协程吗?协程是异步还是同步?项目里面有用到协程吗?你项目里面用到了接口吗?一个逻辑题:斗地主中的“飞机”怎么判断?你怎么设计数据结构来解决这个问题?那假设现在是有“癞子”的情况呢?(然后我BalaBala讲了一堆,看面试官最后的说法,大概说对了)。反问环节。请问贵公司对于鱼苗夏令营是一个怎么样的安排,参加夏令营的同学们会学习到什么知识?听说贵公司不止在研保卫萝卜,请问还有哪...
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01-28 16:12
中南大学 Java
用了chatgpt后刷力扣上瘾
几年前还没有chatgpt的时候,刷题真的是很痛苦。刷不出来只能看题解,题解有几个问题:第一个是每次看的写题解的人都不一样,很难有一个统一的思路;第二个也是最重要的是,题解只提供了作者自己的思路,但是没有办法告诉你你的思路哪里错了。其实很少有错误的思路,我只是需要被引导到正确的思路上面去。所以传统题解学习起来非常困难,每次做不出来难受,找题解更难受。但是现在chatgpt能做很多!它可以这样帮助你 -1. 可以直接按照你喜欢的语言生成各种解法的题解和分析复杂度。2. 把题和你写的代码都发给它,它可以告诉你 你的思路到底哪里有问题。有时候我发现我和题解非常接近,只是有一点点🤏想错了。只要改这一点点就是最优解。信心倍增。3. 如果遇到不懂的题解可以一行一行询问为什么要这样写,chatgpt不会嫌你烦。有时候我觉得自己的range写错了,其实那样写也没错,只是chat老师的题解有一点优化,这个它都会讲清楚。4. 它可以帮你找可以用同类型解法来做的题。然后它可以保持解法思路不变,用一个思路爽刷一个类型的题。如果题目之间思路又有变化,它会告诉你只有哪里变了,其他的地方还是老思路。5. 它也可以直接帮你总结模板,易错点。经过chat老师的指导,我最大的改变是敢刷题了。之前刷题需要先找某一个人写的算法题repo,然后跟着某一个人他的思路刷他给的几个题。如果想写别的题,套用思路失败了,没有他的题解,也不知道到底哪里错了;看别人的题解,思路又乱了。这个问题在二分查找和dp类型的题里面特别常见。但是现在有chat老师,他会针对我的代码告诉我我哪里想错了,应该怎么做;还按照我写代码的习惯帮我总结了一套属于我的刷题模板。每天写题全是正反馈!
牛客981:
不刷才是爽
AI时代的工作 VS 传...
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2025-12-18 12:58
电子科技大学 算法工程师
退坑考研了,我应该是今年牛客最招笑的人吧
bg,成电本,成绩大概30/100,自认为项目做的还可以了,黑马的苍穹外卖,点评,springcloud那个听完了顺便去做了尚硅谷的谷粒商城,没做运维篇,准备了3个月力扣,11月到现在0面试,boss日均100份,,一开始认为是简历问题,于是找了入职的大厂的朋友要了几份简历,只改了个名字电话就投,依旧0面,中途遇到几个卖课的骗子被我一眼丁真,好的,接下来我学校也乱写了,反正根本约不到面,直接填华五的学校,依旧是0面。这还没完,学校有合作企业,里面的岗位听说很简单,之前跟我一个课的同学,把课设写上去了,但是他也没怎么系统学过java,人家已经面完准备入职了,我不知道我是不是不适合计算机,或许就是我能力的问题 ,反正确实是招笑,那么早准备最后0面,不打算继续找了,准备考研了 ,祝大家工作顺利!
牛客87317764...:
知道现在最大的时代红利是什么?躺平,享受各种人口红利就完了。 0面是时代的问题,不是个人问题。
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01-30 22:05
网易_数据开发工程师
数据研发通用模型聚合压缩方案
一、背景 大数据时代,对数据的使用分析频繁,在数仓层面对数据的管理组织都在考虑用新的技术方案实现更快速的数据计算,算力的发展是底层引擎迭代的驱动力;从最最初的MR计算框架到现在的基于Rdd的内存计算模型,再到向量化计算优化,一步步追求更高性能的计算。数据模型的发展也是从最初的银行范式建模,到现在迭代快速的维度建模反范式建模,团队发展从最初的中台团队到现在的BP模式,都在追求极致的效率。目前,在对数据模型层面对长周期的数据进行访问都在追求避免对底层明细数据的过多扫描,从而实现模型计算效率的提升。本篇重点剖析几种数据压缩方案。主要是基于二进制压缩的方案进行数据模型的压缩。 目前,在对实体进行历史周...
聊聊我眼中的AI
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