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V2EX  ›  wangkai0351  ›  全部回复第 32 页 / 共 58 页
回复总数  1144
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2019-12-23 17:51:23 +08:00
回复了 yahaa 创建的主题 职场话题 你们春节假期报销往返路费吗?
@yinanc 报销理由:项目技术交流,哈哈哈哈
2019-12-23 16:55:28 +08:00
回复了 Zach369 创建的主题 新手求助 92 年的码农突然没啥追求了.
@tabris17 吓得我赶紧去做了一份题
我提个意见,5. 公司职能部门全是美女,这种话不算开玩笑是不是欠妥
2019-12-19 14:27:37 +08:00
回复了 please0stop 创建的主题 求职 找工作求建议~~
@please0stop 我说的是你在 bishe/ftp_force.py 文件中没有处理异常。另外我不想和你讨论优化。
2019-12-19 13:45:28 +08:00
回复了 please0stop 创建的主题 求职 找工作求建议~~
Ps 不过实话实说,你写的代码是真的不怎么样,没考虑优化,不如考虑考虑优化的事情。
bishe/ftp_force.py 你不懂异常处理嘛?
(纯属吐槽)
2019-12-19 13:38:16 +08:00
回复了 zhuwd 创建的主题 问与答 通过读书能缓解焦虑吗
因没有工作没有钱而焦虑的时候,通常人的做法,买一堆网课,下载一堆 pdf,收藏一堆文章,哈哈哈哈真实
2019-12-19 13:35:47 +08:00
回复了 hanxiaodi 创建的主题 健康 刚拿到体检报告,有点慌...
吃外卖快餐别点麻辣香锅这类了,亲,没办法,健康的食物一般都不好吃
2019-12-19 13:33:51 +08:00
回复了 Danfi 创建的主题 问与答 想调查下各位的电动牙刷电池寿命如何?
同爆款 6730,16 年四月京东入手第一支,17 年初因胶圈(垫片)被牙膏残留长时间腐蚀导致进水,西门子官换新的第二支; 19 年 6 月京东入手第三支,准备拿第三支的发票官换第二支去。
2019-12-19 13:25:18 +08:00
回复了 please0stop 创建的主题 求职 找工作求建议~~
哈哈哈,看到楼主的帖子提到安全,这个圈子太小了,正好我还算熟悉,和楼主唠两句。boss 上经常见到的那种“安卓软件逆向”的岗位特别多,大多是在干你说的那些事儿( xposed 之类的),这种岗位和软件开发没有本质的区别,不太需要你特别的潜质,只需要你够努力愿意干。如果你想继续搞安卓逆向, 可以考虑先入乙方安全公司的“安全服务岗位”培训,本科学历+计算机科班过简历关问题不大;要不就完全放弃你的“安卓逆向”,乖乖学习 python/java 开发技能;你想一边狗着“软开岗位”,一边有时间让你自己“逆向”,别想这美事儿了。。。
2019-12-18 19:50:48 +08:00
回复了 dodng12 创建的主题 程序员 对于程序员来讲工作外的编程需求如何寻找呢?
@dodng12 这个东西要和事业和用户反馈沾边啊,那怪不得你想不出来呢,这个东西一开始背负的压力够大的。
2019-12-18 19:38:21 +08:00
回复了 wangkai0351 创建的主题 问与答 求靠谱的 Ver 为 markdown 工程师推荐工作主机
@cepczkd 因为这是某个工业软件能接受的最低档 CPU
2019-12-18 19:37:17 +08:00
回复了 wangkai0351 创建的主题 问与答 求靠谱的 Ver 为 markdown 工程师推荐工作主机
@Kaiyuan 我在京东买了这些,谁能给我拼装+OS 呢?
2019-12-18 19:31:55 +08:00
回复了 dodng12 创建的主题 程序员 对于程序员来讲工作外的编程需求如何寻找呢?
你这个编程需求要不要和钱产生关联?要和什么产生关联?换句话说,是什么导向的需求?
@Leonard 针对您 15 楼提出的这个问题,是我疑问句中的忽略,我假设“该岗位只招 1 人“的情况,便于更直白表达我的本意。
@Leonard 您提出的观点 1 我认为是不存在的,因为观点 1 的道理大家都懂,我的疑问句中忽略了这一点;您提出的观点 2,我认为法律考虑到了在入职前 /入职后 /离职后这些阶段中,个人和公司的关系大体是对等的,在某个阶段中确实存在您说的不对等情况;
@Leonard
@littleylv
详细解释一下我为什么要抖机灵,我认为 HR 提出的疑问句和我提出的疑问句在“话外音”上是对等的。HR 的疑问想得到什么信息?我的推断是,你自认为对我司和职位的匹配度多大,最快多久能够确定入职?两位,您说我推断得对不对呢?
建议楼主追寻一下某个科学领域和技术方向的历史发展渊源,这样你能看清一个东西的本质,比如神经网络追寻到达特茅斯会议之前到二战后,当然如果你对 AI 痴迷,应该已经这么做过了,问问自己是不是真爱。为什么从 model-based 发展到 data driven,两者的各自优缺点有很多,你的理论水平和实践支持你自己理解这种差异到哪个层次深度了。把这些问题搞清楚,你后面会选择一个更“正确”的有意义的落地场景(算法团队)。AI 走的太快,容易忘记了初心是什么。
这个时候我会选择“狡猾一下”,“贵公司今天面完我,还会面试其他候选人吗”?
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