入职两周,怀疑自己进了假百度,跟传说中完全不一样

一名新入职的百度员工因频繁加班感到困惑,发现实际的百度与传说中的“不加班”不符。文章提到百度的加班强度可能超过了一些新兴公司,如字节跳动。前百度员工分享经验,指出当前百度的工作压力。文章还提到了软件测试面试的准备资源,并强调尽管大厂待遇优厚,但竞争激烈,需要扎实的技能基础。

有个新入职的百度员工怀疑自己进了假百度,因为他天天加班到半夜,和外面传说的“百度不加班”根本不一样,才干了两个礼拜,他已经开始怀疑人生了。

网友们乐了,小伙子挺有想象力,可惜现实很残酷,这个百度不是假的。加班就是货真价实、如假包换的真百度。

百度作为老牌互联网大厂,加班强度理应比字节跳动和拼多多之类的新公司小,许多年轻人抱着这样的想法进了百度。可惜世事难料,现在的百度不复往日荣光,成了没落的贵族。

 一位前百度员工跳出来说,你大妈还是你大妈,你大爷已经不是你大爷了。现在的百度工作强度早已超过字节跳动,自己就是因为太累+钱少才跳槽去字节跳动养老。

去字节跳动养老......这位兄台真是有想法,难道想做第二个郭宇,通过字节跳动实现28岁退休?但事实上,郭宇能够实现财务自由,主要是投资腾讯的股票和后又投资日本地产,普通人还是老老实实干活。

这些所谓的互联网大厂,比起一般小公司来说,待遇还是好太多了,不然怎么那么难进。

最后为了助力程序员面试跳槽,,也为了大家能在最短的时间内做面试复习,我把软件测试面试系列都汇总在这一篇文章了。

测试一面基本上都是基础题, 同样是测试工程师的话,谁更熟练要谁,比如下面这个测试面试手册,八股文越熟练越容易通过面试。

1.软件测试基础题(250题)

2.Linux(55题)

3.MySQL(80题)

4.web测试(10题)

5.接口测试(36题)

6.APP测试(12题)

7.Python(100题)

8.Selenium(40题)

9.LordRunner相关(80题)

10.计算机网络(26题)

整理不易,白嫖太易!获取方式很简单:有需要的读者朋友们可以帮忙三连支持一下,点击下方小卡片入群即可入手~

 

 

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)化,化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是化算法的一种。 化算法最初是借鉴了化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值