华为东莞开23k是14b还是14c？

 二战考研失败找工作，gap 考研一年多技术之前学过最近捡起来的，算法题也没啥基础，现在对比别人一点竞争力没有，加上家里人一直催我出去找工作搞得没办法静下心来沉淀技术和背八股文#找工作中的意难平# #投了多少份简历才上岸# #听劝，我这个简历该怎么改？#

我问DeepSeek本seek为何扎根金融而非互联网大厂？其回答直指本质——垂直领域的AI突破往往由行业内部主导，而非通用技术公司。当通用大模型陷入同质化竞争的泥潭时，DeepSeek选择了一条与众不同的进化路径——在金融行业的"技术高压舱"中完成自我迭代。很多AI公司追求“大而全”的通用模型，但金融行业的痛点在于精准。这个诞生于资本丛林法则下的AI新物种，以金融行业对精准度、实时性、可信性的极端要求为熔炉，锻造出穿透产业边界的技术利刃。一、金融数据炼金术：从稀缺性中萃取预测精度金融行业面对的数据则常常稀疏且带有较高噪声，尤其是在低频交易和罕见风险事件等情境下。这要求技术能...

个人背景：  - 985硕士，计算机专业，研究方向为机器学习/数据挖掘  - 有推荐系统相关项目，Kaggle竞赛经历  - 面试岗位：滴滴出行-算法工程师（机器学习/运筹优化方向）📝 面试全流程回顾  1. 笔试（线上编程+数学） -算法题（2道，LeetCode中等偏上难度）    - 动态规划：最长递增子序列变种（需优化到O(nlogn)）    - 图论：Dijkstra算法实现+路径还原- 数学题（概率统计+线性代数）    - 贝叶斯定理应用题（拼车场景下的概率计算）    - 矩阵分解（SVD）的原理与优化意义  2. 技术一面（1小时）- 代码能力  - 手撕：实现带权随机抽样（Reservoir Sampling变种）    - 代码优化：如何减少时间复杂度？  - 机器学习基础  - XGBoost vs LightGBM的差异？如何选择分裂点？    - 如何解决推荐系统中的冷启动问题？  - 业务场景题  - 滴滴拼车订单匹配如何建模？（聚类+贪心算法的取舍）  3. 技术二面（1.5小时）- 项目深挖  - 详细介绍Kaggle竞赛方案（特征工程、模型融合技巧）    - 追问：如果数据分布偏移（如疫情前后出行规律变化），如何调整模型？  - 系统设计  - 设计一个实时ETA（预估到达时间）系统：      - 数据源（GPS/交通路况/历史数据）      - 模型选型（时序模型+在线学习）      - 异常情况处理（突发拥堵如何动态调整？）  - 算法发散题   - 如何用算法减少司机空驶率？（转化为图的最短路径问题）  4. HR面（30分钟）  - 团队协作经历、抗压能力举例  - 期望薪资与工作地点偏好  🌟 滴滴算法团队特点业务驱动：算法直接影响亿级用户体验，成就感强  技术栈前沿：时空预测、强化学习、因果推断等均有落地  成长快：技术大牛密集，新人可接触核心项目  🚘投递方式【内推链接】https://app.mokahr.com/campus-recruitment/didiglobal/96064?recommendCode=DScKP9qC#/jobs【内推码】DScKP9qC立刻投递，快人一步，抢跑未来全流程跟进，投递的同学评论区留言，方便后续跟进，秋招加油！ #春招#                     #实习#                     #校招#                     #内推#     #滴滴#

在互联网保险公司实习是种什么样的感受？ 答案是：很幸福～ 公司在外滩边太幸福啦，每天经过苏州河旁这条路都特别的幸福，感觉尸体暖暖的☀️ 已经从刚开始门禁卡每天不离手，进化到每天不带门禁卡了嘻嘻嘻嘻 晚上的免费加班餐是必须要吃的，感觉自己像野猪（不开玩笑实习就是边干饭边成长。虽然每天要和10086个文档和会议相爱相杀，但公司氛围真的超nice！在众安实习的快乐=50%食堂+40%成长+10%美景✨（在公司就能看见东方明珠特别爽！【众安保险 暑期实习开启】【关于众安】众安保险是中国首家互联网保险公司，于2013年11月6日揭牌开业，2017年9月28日在香港联交所主板上市，2024年《财...