*** tcl面试官

tcl一面,问的基本答出来了,最后来一句非科班,比较减分。ntm看不起非科班你别给我笔试 别给我面试啊?而且,我又不是没答出来……从此对tcl无感 sb#吐槽##TCL#
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就是你们这些非科班才搞得互联网那么卷
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发布于 2021-09-01 22:55
越是小公司越是事多
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发布于 2021-08-27 16:09
我感觉面试过程贼水,完全没有体验,都是最基本的问题。。。。。。。
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发布于 2021-09-08 14:50

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01-08 15:35
提示:牛顿法using System;class Program{    // 定义方程 f(x)    static double Equation(double x)    {        double expTerm = Math.Exp(-x);          // 计算 e^(-x)        double cosTerm = Math.Cos(x);           // 计算 cos(x)        double sinTerm = Math.Sin(x);           // 计算 sin(x)                double part1 = 2 * expTerm * cosTerm;   // 2 * e^(-x) * cos(x)        double part2 = sinTerm * sinTerm;       // sin^2(x)        double part3 = Math.Log(x + 1);         // ln(x + 1)        double part4 = 3 / (x * x + 1);         // 3 / (x^2 + 1)                return part1 + part2 + part3 - part4;  // 返回整个方程值    }    // 使用牛顿法(Newton-Raphson Method)来求解方程的零点    static double SolveEquation(double initialGuess, double tolerance = 1e-6, int maxIterations = 1000)    {        double x = initialGuess;        double fx = Equation(x);        double fxDerivative = Derivative(x);        // 在开始之前,检查初始点是否已经是解        if (Math.Abs(fx)         {            return x;        }        int iteration = 0;        while (iteration         {            // 防止导数为零            if (Math.Abs(fxDerivative)             {                Console.WriteLine("导数接近零,牛顿法迭代失败!");                break;            }            // 计算下一次迭代的值            double newX = x - fx / fxDerivative;            // 如果函数值已经接近零或变化值小于容差,则提前退出            if (Math.Abs(fx)             {                return newX;            }            // 更新变量            x = newX;            fx = Equation(x);                // 更新方程值            fxDerivative = Derivative(x);    // 更新导数            iteration++;        }        return x;    }    // 计算方程 f(x) 的导数,使用中心差分法    static double Derivative(double x)    {        const double h = 1e-6; // 微小增量        double fxPlusH = Equation(x + h);        double fxMinusH = Equation(x - h);                return (fxPlusH - fxMinusH) / (2 * h);  // 中心差分法计算导数    }    static void Main()    {        // 给定初始猜测值        double initialGuess = 1.0;        // 使用牛顿法求解方程的数值解        double root = SolveEquation(initialGuess);        Console.WriteLine($"方程的近似解是: x = {root}");        // 输出该解的方程值        double equationValue = Equation(root);        Console.WriteLine($"在 x = {root} 处,方程值为: f(x) = {equationValue}");    }}
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#牛客创作赏金赛# #2022届毕业生现状# 每个人都有自己的高光时刻,有的是在中考、高考中超常发挥,有的是在考研中逆袭上岸,有的是在毕业入职大厂后赚的盆满钵满,顺利实现阶层跨越。然而有一些人,前半生过得过于顺风顺水,家庭条件好、学习天赋高、综合素质全面,从小就是别人家的孩子,是众人仰望的对象。可是据我观察,到职场上后心理落差最大、心态调整最慢的也是这些人,世界之大,山外青山楼外楼,当他们意识到自己不再能依靠优势、努力掌控一切,自己不再能成为榜样和焦点,内心的落差很有可能导致消沉,继而浑浑噩噩、江河日下,最后落得个江郎才尽、泯然众人的悲叹。事实上,平凡是绝对的,不平凡是相对的。苏轼写大江东去,浪淘尽,千古风流人物。杨慎写,是非成败转头空,青山依旧在,几度夕阳红,说得都是这个道理。人生渺渺不过沧海之一瞬,王侯将相到头来亦是书上的一句话、几行字,如无后人注意,亦将淹没在历史的长河中。他们尚且如此,又何况我们这些“今夫不受之天,固众人”呢?但是从另一方面看,人不能两次踏进同一条河流,每个人的人生都是独一无二的,酸甜苦辣,别有韵味。只要放下那躁动不安的好胜心,自己当前拥有的也未必不美好。每个人的起点不一样,衡量一个人的成就不能看绝对值,要看相对值,不能盲目跟别人比,要跟自己比,至少跟与自己起点差不多的人比。所以放下执念、享受当下、珍惜眼前并不意味着躺平摆烂,而是与自己和解,平和地热爱生活。求而不得是动力,也是痛苦的源泉,有时知难而退,知不可为则不为未尝不是一种智慧。与君共勉 #毕业后不工作的日子里我在做什么# #牛客解忧铺#
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