牛客网看到的都是花旗ICG部门的， 有GFT部门的吗 3.30号笔试的，现在还没收到面试消息 4.6 号牛客网的状态 就改成 面试进行中了，着急

辛辛苦苦，从三月一号投递简历，面试流程走了一个月， 经历了笔试-一面-二面-三面-加面-HR面 今天刚面完HR面。结果刚面试完，秒挂。 如果不行早点结束流程呀，为什么拖这久。 这都四月份了，本菜鸟还是没有offer。 呜呜呜呜呜 所以有多少人挂在HR了呀

面试官超级好，循循善诱，从这次面试中也学到了许多，记录一下，顺便许愿三面顺利！救救孩子 自我介绍 关于项目 我原先是算法的，简单介绍了一下语义分割，和项目的评价指标 简单聊了点nlp 抖音的推荐算法（虽然我面的是开发岗） 算法在实际工程中需要考虑的问题 八股文部分 了解http吗？http报文结构 https? 怎么保证安全的？CA证书是怎么验证的？ 四次挥手的过程 TIME-WAIT是在那个阶段？需要等待多久，为什么要等待？ 代码部分 反转链表+ 拓展 如果给你一个有环的链表 ，最后的...

一面1h 面试官人很好 自我介绍 操作系统 进程与线程的区别 为什么一个线程挂掉了其他线程也会挂掉？分析机制 进程之间通信的方式 说一下匿名管道和有名管道的区别 是全双工还是半双工通信？ 信号量和信号的区别 说一下怎么划分子网？子网有哪几个种类？ 如果一个掩码是5.0.0 最多可以有多少字主机数？ 内存分配的堆区和栈区有什么区别 分别存储 哪些数据？底层原理是什么？（我不知道，尴尬的笑笑） 了解 IO 多路复用 吗？ 内管管理的方式： 页式管理、段式管理、段页式管理 具体...

研二，算法转开发，找实习ing 现在都还处于只有几家公司的简历过了，但是还没有面试的情况 心里苦😭 求个大佬捞捞

呆子

  相信大家最近都在玩风靡一时的微信小程序跳一跳，那么作为一个小白如何才能给自己开一挂呢，我，虽然是程序员一枚，但是在网上找的教程还是看的稀里糊涂的，但是！我还是凭借一己之力运行出来了嘻嘻~那么来简单写一下我是如何运行出来的咯（我是用的安卓机和Windows系统啦）   首先需要的工具有：Windows 10；                                  安卓手机                                 python 2.7 （以及Python下的各种模块）                                 adb驱动  1....

（emmmmmm，最近发现自己的记忆力越来越不行了，新学的python很多地方记不住啦，所以开始记录一些简单的东西） 一直在想如何像大佬一样用命令行执行脚本，终于大年初一晚上搞明白了。 首先区分一下注意区分命令行模式和Python交互模式： 看到类似C:\>是在Windows提供的命令行模式，看到>>>是在Python交互式环境下。 在命令行模式下，可以执行python进入Python交互式环境，也可以执行python hello.py运行一个.py文件，但是在Python交互式环境下，只能输入Python代码执行。 下面举例介绍如何运行脚本： 首先用文...

迭代法： 迭代方法是一种广泛用于降低损失的方法，而且使用起来简单有效。 “模型”部分将一个或多个特征作为输入，然后返回一个预测 (y') 作为输出。为了进行简化，不妨考虑一个特征返回一个预测的模型。y'=w1x1+b，而对于线性回归问题，初始值并不重要，可以随机选择。 假设我们使用平方损失函数。损失函数将采用两个输入值： y'：模型对特征 x 的预测 y：特征 x 对应的正确标签。 然后，我们来看图的“计算参数更新”部分。机器学习系统就是在此部分检查损失函数的值，并为 b 和 w1 生成新值。现在，假设这个神秘的绿色框会产生新值，然后机器学习系统将根据所有标签重新评估所有特征，为损...

在python中安装包时发生了如图所示bug， 原因是连接超时，所以需要自己设定安装源， 解决方法： 在 pip命令后自己设定收集源（-i +url） eg：pip install requests -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com（通过豆瓣） pip install xxx -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple（使用清华镜像） 问题解决。    

导入模块后代码如下：  #举例绘制查全率和查准率的图像 import matplotlib import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt Recall=np.array([0,1/2,2/2,2/2,2/2,2/2])#x的值 Precision=np.array([1/1,2/2,2/3,2/4,2/5,0])#y的值 plt.figure() plt.ylim(0,1.1) plt.xlabel("Recall") plt.xlim(0,1.1)#设置参数范围 plt.ylabel("Precision...