简历:

网上的参考完全没用,笑死,我要有实习和竞赛我会写不出简历?最终版本:课程(大二就开始申请上的研究生课)+ 技能 + 项目(不可落地的课堂项目)。实习真的很重要,求你们快去找,我没实习修完学分急忙毕业了,我是大脑瘫。

内推:

我一开始海投,简历直接被刷。还给一个兄弟转过300就为了内推码,以为这可珍贵了!兄弟们牛客内推码一大堆,别被骗钱!

投递时间:相信没有比我投的更晚的兄弟,我刚回国一看秋招就结束了,根本没时间准备,直接投了。海归的兄弟们,秋招神他喵七月就开始了!他就是个夏招别被骗了!

leetcode:我那是一题都没刷,全靠理论课的老本。注意自动驾驶公司,比如autox,笔试只能用c++,我那是全忘光了,malloc来malloc去的,根本不记得vector api!我把他当c写了!每场笔试多多少少都有一题写不出来!

面试:

面试官对我都很友善,所有问题都很基础,开放性问题对算法和case理解到位就能扯一扯。感谢各大厂子面试官,真的很基础,很友善,感觉校招看到本科生会降低难度。前几场面试很紧张,自我介绍就两句话,面试官都愣了:啊?讲完了?可以上牛客模拟面试,我不知道有这个玩意!

思考了下我能过的原因:

能写代码:课程项目都在复现paper,复现过很多paper(slam,强化学习,偏门近似/随机并行算法),做过很微小的改进,面试官有参阅过代码。我有强迫症,代码质量都还行。好好上课很有用,不要觉得达标就好,要超标完成!

会暗示面试官往加分项问:比如自我介绍,我学过很多难度较大的课,我认为他们对未来很有用,比如性格面(小福豹心脏歇批菊厂某无人机都有),好学且接受能力强,快看看我有趣的课程列表,然后被问到量子计算在机器学习中的落地,讲相关paper内容。

会自学:自动驾驶相关都是自学的,要学会收集资料,比如百度Apollo我是听都没听过,但就是查到了他的课,看了源码,学了lattice。

有基础:传统模型svm 变分 filter都能现场手推,打过kaggle,有数据处理经验,工业上数据处理占比高于训练模型。数学和统计学好了理论部分不会出问题。自动驾驶同理,欧拉角转四元素,二次规划解都是基础。还是那句话,学要好好学,课要好好上,业余时间多看书多上网课(安利几本书,prml西瓜书,算法导论近似算法随机算法,自动驾驶可以看深蓝网课),面试都在吃老本。(方向选好,不要啥都投一投,机器学习和自动驾驶差的就很大,我是脑瘫)

吹彩虹屁:我不要脸,每家都是my dream company,对着他们企业文化吹,当然吹前要确保自己没背错。。。要表达自己很契合他们,愿意努力当畜生!当公司的牛马!

最后,本科,垃圾学校,算法工程师也能一试,只要你真的热爱,有目标,有兴趣,相信你靠吃老本,也能捡漏成功!


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「 Python经验分享 」

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一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。

二、学习软件

工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了,给大家节省了很多时间。

三、入门学习视频

我们在看视频学习的时候,不能光动眼动脑不动手,比较科学的学习方法是在理解之后运用它们,这时候练手项目就很适合了。

四、实战案例

光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。

五、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作,下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料,并且有阿里大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

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