平淡的秋招之路

1. 概述

在八月中旬之前,我还没有秋招这个概念,认为找工作就是通过学校举办的招聘会。后来慢慢的了解到,由于学校实力的问题,许多好的公司只会去门当户对的学校进行招聘。我们学校只是一个普通本科,自然吸引不到好的公司,而作为一个应届生,第一个公司尤为重要,此时又在网上看到一篇关于秋招的文章,我才开始准备。因此,首先要求秋招的意识,才有机会打赢秋招这场战役。

2. 关于秋招

秋招的时间大概是从七月到十月底,许多互联网的大公司为了能够抢到优秀的人才,从七月份就开始发布招聘信息了,9 10 月份正式秋招,11 12 月份补招开始,来年 3 4 月份春招开始。金九银十,一般在 9 月份签下的 offer 都是比较好的互联网公司。所以,在大三暑假,如果七月底还没有找到实习的话就不用找了,开始准备秋招把。

秋招首先会有一个 提前批,提前批是将简历发给公司内部的人,让他们直接将简历拿给 HR 进行筛选,如果筛选成功,可以直接进行面试。如果找不到可以进行内推的人,可以在公司的官网查看招聘信息进行 网申,与内推不同的是,网申需要进行笔试(有的公司内推也需要笔试),笔试通过之后才有机会进行面试。关于各大公司的招聘信息可以在 牛客网 上查看。

在网申时需要看一下每个公司的面试地点,如果离所在城市很远的话,车费是一个很大的问题。因此,又有了另外一条途径 — 宣讲会,如果学校不怎么行的话,可以关注隔壁一些比较好的学校的招聘信息,好的学校吸引到好公司的概率比较大。不过需要了解一下宣讲会过后有没有进行笔试,有的宣讲会只是在介绍公司的情况,这种宣讲会还是不要去了,浪费时间。

3. 准备秋招

有了招聘信息的来源之后,就要开始准备秋招需要的东西了,这里主要针对计算机专业的。一般好的公司比较注重基础,数据结构和算法大多数岗位都要考核,这里推荐《剑指offer》这本书,里面主要收集了一些常见的编程题,可以结合牛客网上的 在线编程 模块进行练习。

其次主要准备一下和所报岗位相关的基础知识,例如我报的是 java 后台开发,需要准备如下内容:java 基础、数据库、计算机网络、操作系统(一般都是出现在笔试题中)、JVM、设计模式。这一部分的复习我还是比较推荐看书,然后自己理解总结。在面试前最好看一下面经,试着用自己的话回答其中的问题,面经可以直接参考牛客网的讨论区(不得不说牛客网真是一个良心网站)。

最后,一定要有两到三个实战的 项目,关于项目的来源,可以在淘宝上买一些实战的视频(这里安利一下牛客网叶神的实战项目,所使用的技术比较新颖,而且具有一定的难度系数),或者在书上找找,当然 github 也是一个不错的选择。对于项目的考核不在于项目的难度,而在于对项目的掌握程度,项目的设计思想、底层逻辑在面试之前有必要再重新整理一遍。

4. 展望

由于自己好高骛远,不清楚自己的实力,对于自己秋招的结果并不满意,我认为主要有三个原因:首先,没有系统的复习方法(所以推荐看书,这样能系统的复习),我都是以一个个知识点进行复习,没有系统的总结 ,因此会有遗漏;其次,每次面试完之后没有总结,造成的现象就是自己不懂的地方等到下次面试之后还是不懂,没有任何进步。最重要的一点就是没有深入的思考,对于每个知识点仅仅是了解有这个东西,对于实际的应用场景并不清楚。印象深刻的是在 CVTE 的电话面试中,面试官问到了双亲委派模型,这个问题答出来了,后来又问了一个问题:如果我们想要使用自定义的 String 类,应该怎么做呢?所以,在学习的过程中,不仅要知其然还要知其所以然。在今后的学习过程中要注意这三个问题。

到这个时候已经没有什么好公司了,因此也打算和这家公司签约,这个学期把毕业设计搞定,下学期过去实习两个月。当然,不能因为找到了工作就停止学习,活到老,学到老,现在的想法是把这个公司当成一个跳板,三年之后朝着大公司前进。而且,不能只低头专研技术,还需要注意到行业的风口,雷军说过:「站在风口上,猪都能飞起来」,大数据就是一个风口,刚好有 java 基础,因此打算在入职一年之后通过公司内部转岗转到大数据,为以后的发展奠定基础。fighting!

最后,送自己一句话,勿在浮沙筑高台!

内容概要:本文从关键概念、核心技巧、应用场景、代码案例分析及未来发展趋势五个维度探讨了Python编程语言的进阶之路。关键概念涵盖装饰器、生成器、上下文管理器、元类和异步编程,这些概念有助于开发者突破基础认知的核心壁垒。核心技巧方面,介绍了内存优化、性能加速、代码复用和异步处理的方法,例如使用生成器处理大数据流、numba库加速计算密集型任务等。应用场景展示了Python在大数据处理、Web开发、人工智能和自动化运维等多个领域的广泛运用,特别是在FastAPI框架中构建异步API服务的实战案例,详细分析了装饰器日志记录、异步数据库查询和性能优化技巧。最后展望了Python的未来发展趋势,包括异步编程的普及、类型提示的强化、AI框架的深度整合以及多语言协同。 适合人群:已经掌握Python基础语法,希望进一步提升编程技能的开发者,特别是有意向从事数据科学、Web开发或AI相关工作的技术人员。 使用场景及目标:①掌握Python进阶概念和技术,如装饰器、生成器、异步编程等,提升代码质量和效率;②学习如何在实际项目中应用这些技术,如通过FastAPI构建高效的异步API服务;③了解Python在未来编程领域的潜在发展方向,为职业规划提供参考。 阅读建议:本文不仅提供了理论知识,还包含了丰富的实战案例,建议读者在学习过程中结合实际项目进行练习,特别是尝试构建自己的异步API服务,并通过调试代码加深理解。同时关注Python社区的发展动态,及时掌握最新的技术和工具。
内容概要:本文档《Rust系统编程实战》详细介绍了Rust在系统编程领域的应用,强调了其内存安全、零成本抽象和高性能的特点。文档分为三个主要部分:核心实战方向、典型项目案例和技术关键点。在核心实战方向中,重点讲解了unsafe编程、FFI(外部函数接口)和底层API调用,涉及操作系统组件开发、网络编程、设备驱动开发、系统工具开发和嵌入式开发等多个领域,并列出了每个方向所需的技术栈和前置知识。典型项目案例部分以Linux字符设备驱动为例,详细描述了从环境搭建到核心代码实现的具体步骤,包括使用bindgen生成Linux内核API的Rust绑定,定义设备结构体,以及实现驱动核心函数。 适合人群:对系统编程有兴趣并有一定编程基础的开发者,尤其是那些希望深入了解操作系统底层机制、网络协议栈或嵌入式系统的工程师。 使用场景及目标:①掌握Rust在不同系统编程场景下的应用,如操作系统组件开发、网络编程、设备驱动开发等;②通过实际项目(如Linux字符设备驱动)的学习,理解Rust与操作系统内核的交互逻辑;③提高对unsafe编程、FFI和底层API调用的理解和运用能力。 阅读建议:由于文档内容较为深入且涉及多个复杂概念,建议读者在学习过程中结合实际操作进行练习,特别是在尝试实现Linux字符设备驱动时,务必按照文档提供的步骤逐步进行,并多加调试和测试。
内容概要:本文针对现有配电网灵活性评估方法对网络传输能力考虑不足的问题,提出了一种新的评估方法。该方法首先建立了配电网灵活性供需模型,分析了4种供需匹配情况,接着提出3类灵活性评估指标,构建了以运行成本最低为目标的优化调度模型。通过改进的IEEE33节点配电网仿真验证了方法的有效性。重点解决了高比例分布式电源接入带来的波动性问题,为配电网灵活性评估提供了新思路。文中还详细介绍了MATLAB代码实现,涵盖参数初始化、灵活性需求和供给计算、评估指标计算、优化调度模型及可视化结果等方面。此外,对灵活性供需匹配的4种情况进行深入分析,并扩展实现了完整的灵活性评估系统,增加了动态时间尺度、增强可视化和实用扩展等功能,提升了系统的可扩展性和实用性。; 适合人群:从事电力系统研究、配电网规划与运营的专业人士,特别是关注分布式电源接入和电网灵活性评估的研究人员和技术人员。; 使用场景及目标:①评估含高比例分布式电源的配电网灵活性,解决DG接入带来的波动性问题;②通过优化调度模型最小化运行成本,提高配电网的运行效率;③利用扩展实现的系统进行多时间尺度仿真和不同场景下的对比分析,支持实际工程应用。; 其他说明:此资源不仅提供了详细的理论分析和MATLAB代码实现,还通过模块化设计增强了代码的可扩展性和实用性。建议读者结合具体配电网参数调整设备容量约束,根据当地电价政策优化成本系数,并采用历史数据训练更精确的场景生成模型。同时,可以通过并行计算加速仿真过程,采用交叉验证和蒙特卡洛仿真验证结果的稳定性和鲁棒性。
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