大橘已定，以后就是波行人了邮出去了三方，招聘之路暂告一段落了大力改毕业论文ing，求毕业顺利呀

#2022牛客时光# 光阴荏苒，岁月如梭，2023希望可以诸事顺遂，惊喜不断

#应届生被毁约被毁意向了怎么办#事已至此，木已成舟，只能调整自己的心态了，其实，这种情况私以为不算很糟，而且，我们并非束手无策。1. 将情况在平台曝光。他们既然做出这样的事情，咱们也不惯着他们，直接曝光，为后来人提个醒，同时让这些无视信誉的企业付出应有的代价。2. 相较于毁意向，入职后做几个月被裁员恐怕更糟。被裁员+没什么工作经验+丢掉应届身份。相比于这些而言，被毁意向甚至可以算得上及时止损了。3. 希望大家都能顺顺利利入职，完成校园到职场的华丽转身

#签了三方后想毁约怎么办#没准备毁约，但对毁约的事宜有所了解，在这里和大家分享 1. 首先要了解一点，毁约（三方）这个事情，需要谁同意？（1）首先一定是你的“前东家”，这当然不必说，一般在签署合同时，都会规定违约金，按合同规定交纳可以最快的拿回三方（三方违约金一般上限是5k）但如果想快速拿回三方，签约新公司，不建议在这块花费太多时间去扯皮，不要太心疼这几千块。毕竟要签约的新公司也不会无限制的等你，万一拖得时间久了，新公司没位置了，旧公司脸皮早已撕破，为几千块落一个鸡飞蛋打，得不偿失。（2）除此之外，还要了解学校方面政策。因为我们毁三方一定是为了签新的，所以一定要了解好，学校这边可以毁几次三方，以及毁了三方之后，多长时间可以签订新的，这一点至关重要。比如我的学校，在三方就业手册中写明，签三方后可以毁约一次，且新三方开具时间在4月30日之后，这时候就要评估，新公司能否等你等到可以重新签三方的时候？如果是我，我不会让自己处于旧三方已毁掉，但同时短期内签不到新三方的境地（这种情况可以不急着毁旧的，等到了快要拿新三方的时间节点，再去商量毁约-签约事宜）2. 如果短期内拿不回来三方，而新的那边又在催怎么办实话实说，说明情况。真诚的向你的意向公司说明情况，实话实说就好，大多数也都可以理解，并且一般情况下也都会有相应的解决方案。很幸运，秋招路上，我遇到的HR都很好，我提出的问题、困难，他们大多都可以理解。我认为以诚相待，实话实说的沟通成本是最低的。比如说他们会给你一个最后期限，最后期限如果在你能拿到新三方的时间点之后，那你很幸运，按部就班即可，如果用人单位要求先签订两方就签。如果不行的话在协调，实在不行就只能是放弃这一机会了（这种情况下旧三方先别急着毁）以上是我的稚拙之见，还请大家多多指正

#签约有哪些注意事项#签约前，一定多给自己一点时间，去仔细读几遍合同的内容。如果有不懂的，尽管去查、去问，没什么不好意思的。薪资、岗位，工作地，档案的邮寄、五险一金比例等等，这一切都需要我们打起十二分注意。否则都会成为我们未来路上的雷，在不知何时悄然引爆如果是小公司，多去查一查企查查，如果是听过的公司，也多去网上看一看，牛客脉脉领英，现在多看看，总好过事后后悔

#秋招签约后的心态变化#大概是这样的，如释重负，可以开始下一阶段的征程。关关难过关关过，签完之后，就要全力冲刺论文啦，还有很多难关要过。但每次看到整理投递记录的表格，都蛮有感触的。明年春招要不要继续投，那不是我现在考虑的东西了（大概可能也没有那个时间精力了）作为从来没工作过的小菜鸟，对职场还是有一点点期待的，又怕自己太菜了被开除hhhh，革命尚未成功，同志仍需努力

#我的秋招结束啦#投了一百多家，三分之二挂了简历，又有一半挂了笔试。发现自己还是比较受银行青睐目前拿了华润银行的数据开发，宁波银行过了体检，需要去实习半个月才给offer，买正装，希望可以顺利达到

时光流转，月历悄悄翻到了最后一张，2022也进入倒计时。最近半个多月发生了很多事，起承转合，跌宕起伏，宛如文学作品一般。原本以为是十拿九稳的offer悄然溜走了，九月笔试之后再也杳无音信的公司，一周内两面光速把我捞了起来。又遇到疫情封校在楼，终于在今天完成了体检，得以继续流程。生活呀，经常在你寄予厚望的时候，从暗处袭来猝然一击；又在不经意间，让你在下个转角邂逅惊喜。生活的轨迹，可能就是在这一个个看似平凡的点滴悄然扭转。祸兮福所倚，福兮祸所伏，得意莫忘形，失意不颓丧。不可控的事情太多，我们能掌控的只有不断努力。

#数据人offer决赛圈怎么选##你的秋招进展怎么样了##关于秋招我想说#其实，今天我想说的和这个话题没什么关系。但之前计划过要写这个，权当给自己一个交代。之前想的是想着等我拿到梦厂的offer，来这里和大家分享一些我个人在offer选择方面的考量。今天，得知首批面试的技术类岗位oc发完了，整整两天。我手机没有敢静音过，哪怕是在睡觉的时候，生怕错过可能的oc，这两天小心翼翼，手机不敢离身。此刻，算是解脱了，虽然和我之前想象的方式不太一样。    事实证明梭哈不可取，自我感觉良好往往会助长盲目自信，从而做出一些并不客观的判断，特别是对我这种生性乐观的人来说。虽然我至今仍认为终面还算可以，至少不会是扣分项。但是我可能真的还是太乐观了，生活不止一次的告诉我：“你以为的，终究是你以为的，与客观情况并不相干。”响亮的耳光把我从迷梦中打醒，面对现实吧。    我一直认为，从教训里面总得学到些什么，要不就白吃亏了，而这次呢？“好好学习，别让学历成为你的掣肘”，或者“对尚未得到的东西寄予厚望”本身就是错误。说实话，这次的东西总结出来没什么用。明年毕业了，（没打算读博）总不能重新考个研吧况且考研二战的时候，我已经全力以赴，380就是我的水平，也没什么遗憾的。调低期望，确实能让自己好受些，但对于事情本身也没什么帮助。可能，只是我和杭研的缘分还不够吧。断断续续的两个月，从没太在意，到跌跌撞撞通过技术测评的惊喜，为了基本上是行测的一场统一考试查了很多相关的资料，想想多少有点离谱。再到搜遍全网的终面面经（实际上完全没用到，问的都是项目）。随着我花费在备考这个岗位上的时间越来越多，对他的期望越来越高。但实际上这些自我感动和实际的成功率没什么关系（至少我现在看来是这样的）我已经拿出了我对一个公司的最高敬意（可能只有阿里的笔试可以和这个媲美，我为那个写了6000字的游戏活动深度测评解构，最后二面也挂掉了）    理论上来说，如果前面的大佬拒了，还有向后顺延、补录的机会。但今年的形式来看，互联网企业普遍缩减HC，放弃这个的人数会比往年少很多，我也不会在梭哈上再栽跟头了，补录的话随他去吧，得之我幸失之我命，有的话是天赐，没有的是正常。收拾心情再出发。就像我导说的，眼前的可能只是局部最优解，而并非全局最优解。人生的路，不应只有一个正确答案，相信无论走哪条路，我都可以走得好，相信明天会更好

#数据人offer决赛圈怎么选#24天后，我又两手空空了。我已记不清这个offer是怎么来的，现在满脑子都是这个offer怎么没的承蒙厚爱，上月底收到了华润的意向，数据开发，base深圳。我仍然记着那时收到意向的心情：刚开始下载附件时的错愕、惊讶（没想到这么快），听到薪资待遇时的欣喜，看到三方递交时限的焦急，和身旁小伙伴们分享喜悦时的自豪。往日如昨，历历在目......（本来也没过几天，别在这煽情了喂）晚上收到之后，第二天上午就去联系书记相关事宜，和书记软磨硬泡，终于获批，顶着疫情请假出校去体检，又去办理其他诸如毕业生推荐表之类的材料，林林总总事无巨细，此处过程细节暂且按下不表，历时两天半终于办妥，静待学校这边的三方。在此期间，获知杭研那边的消息，说这边流程快要结束，预计十一月中上旬能发offer。说实话我心动了，近在咫尺，我真的不想错过这个机会，十一月中上旬，我决定等一等。一切风平浪静，直到昨晚晚饭时。在食堂点了个麻辣香锅吃的正香的时候，HR小姐姐打电话来了，数开这边总共5个HC，已经有4个同学签了三方，只剩最后一个了。意料之外，却又在情理之中，头顶的达摩克里斯之剑终于落下。我作为第一批意向，到现在还没有签，而现在第三批都已经发了，HC所剩无几确实也在意料之内。HR小姐姐人真的非常好，在我说了情况之后也没有逼签，只是说如果数开这边快要没有HC了，如果到时候真的没有的话还可以把我调到软开。但说实话我此前完全没有点过软开的技能树，就算给我这个饭碗，我也不知道自己能不能端得住，会不会被试用期直接优化......虽然没有人说，但我能清晰的感觉到，他离我越来越远了。最后还是决定再等一等杭研，因为相恋五年的女朋友已经签了上海，杭州-上海，复兴号49分钟。我不可能对这个机会视而不见，纵使会冒鸡飞蛋打的风险。而我们签三方毁约后再签的时间是在明年五月...这几乎宣告了我无缘杭研以及秋招的其他机会，思虑再三，还是决定等一等。大概在明天？希望会有好事发生

不知不觉中，互联网秋招惨淡元年悄然拉开了序幕。在女友的提醒下，在开学前开始了秋招投递，刚开始简历投递之后的悄无声息。但寂静并没有太久，感谢信便如雪片般飞来。随着时间流逝，愈发感到今年招聘市场的寒气逼人。除了感谢信，只有进度中的“简历待查看”。时光如流矢般划过，纵使如此，时间流逝的速度也赶不上简历被挂的速度。 和舍友笑谈说，现在可能是铜九铁十了，秋招可能要从七月开始了（笑）。调侃归调侃，事实上回顾所投递的简历，80%以上都是在9月投递的，虽然当时没有引起任何波澜，但后来发生的几乎都是那时候埋下的伏笔。和其他事一样，简历也是投递赶早不赶晚。早准备总归是没错的，笨鸟先飞嘛 闲言少叙，书归...

#数据人的面试交流地#不出意外这个是本系列正作的最后一篇。小可才疏学浅，技能粗鄙，承蒙错爱，幸得诸位能人志士愿意听我胡言乱语，先谢过各位看官了面经分享系列还有最后一部分——ML&DL篇，闲言少叙，咱们书归正文。4. ML&DL篇（1）请简述机器学习中的评价指标（龙盈智达）我首先想到的就是：《机器学习》中说到的那一套东西，准确率、精确率、召回率、AUC、ROC、F1-Scores，以及混淆矩阵之类的。自以为说的还算全乎（事实上确实还差蛮多），但并没有说出面试官想要的答案（面试官期待听到聚类的评价指标，我猜是因为银行业务分析会有这方面的需求）。面试官：你说的都是二分类的，那么聚类问题的呢？我：懵...呆住...立正挨打（做的项目大多数以分类为主，聚类的确实忘了）如果我再遇到类似的问题，我会这么说：首先，说明三大类问题，分类、回归、聚类，再按照每类问题进行详细描述分类：参见上面我说的回归：MAE(平均绝对误差)，MSE(平均平方误差)，RMSE（均方根误差）、R方（以及调整后R方）聚类：兰德系数（以及调整后兰德系数）、聚类纯度、F（2）过拟合处理方法，以决策树为例说明（龙盈智达）我：限制决策树深度（层数）、预剪枝、对数据进行适当处理，如去噪等，扩大样本量。面试官：只有这些吗我：想不起来了（我在此时还没意识到没有说后剪枝，一分钟后才意识到）（3）结合具体项目，问机器学习、深度学习方法的具体实现（一半讲项目的面试中都有遇到这个问题）对于这种问题，我们需要把项目的前因后果，要做什么事简要先说明一下，先让面试官了解整个项目大致在做什么，再对于项目的细节进行阐述。按照先总体后部分的逻辑去说，整个描述显得会更有条理，对方听起来也不会太费劲（个人见解，仅供参考）同时，在介绍项目的时候，可以加一些自己的思考。比如这个项目中的内容和你面试的这个公司的的关联之处，还可以表达你对这个项目的一些进阶想法。核心是向对方展示出自己独立思考和主动解决问题的能力，而不是仅仅停留在做一个工具人。行文至此，这个系列也暂告一段落了。我暂时想到的数据相关面试过程中遇到的问题就这么多，如果以后再遇到或者想起来，在之前篇章中没有被提及的比较经典的或者具有代表性面试问题，会根据具体情况酌情加更。在这里祝各位牛友早日拿到理想的offer，诸事顺遂!