主要通过你的行为看你的编程能力，除了让你做算法题外，更重要的是你实际写过的代码和项目，效率如何？有没有考虑过异常处理？实际的访问性能如何？有没有开过自己的 github 项目，或者是给知名项目贡献过源

最新推荐文章于 2025-08-05 00:54:00 发布
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本文探讨了评估编程能力时考虑的多个维度，包括算法解决能力、实际项目经验、代码质量及效率、异常处理能力等，并强调了实际项目经验和开源贡献的重要性。

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主要通过你的行为看你的编程能力，除了让你做算法题外，更重要的是你实际写过的代码和项目，效率如何？有没有考虑过异常处理？实际的访问性能如何？有没有开过自己的 github 项目，或者是给知名项目贡献过源码，其次才是你的编码风格如何，学习成绩啥的。
twh69
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Code_流苏：在代码中寻诗意，在实践中觅真知
06-18 3260
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都什么时候了，你还不重视算法？字节跳动3+1面后的感悟：算法比项目更重要！
互联网架构小马的博客
10-16 1285
背景 武大计科本科应届生，面试前看过马老师的公开课，了解到算法的重要性，利用这微薄的时间看完了左神的算法书《程序员代码面试指南 IT名企算法与数据结构题目最优解 》顺带着看了左神很多算法视频，每天LeetCode题也是必刷三道以上。 皇天不负有心人，在马老师指导下修改的简历成功拿到字节跳动的面试邀请 字节3+1面 一面（7.19） TCP三握四挥，closewait，timewait TCP拥塞控制 进程间通信 消息队列了解吗 消息队列怎样解决消息的重复消费和漏消费 了解..
在人工智能项目中，最重要的究竟是数据、算法还是处理过程?
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一个人工智能项目中，最重要的究竟是数据、算法还是处理过程? 有人认为，数据就宛如人工智能的汽油，重点应该是干净的数据、数据科学和对数据含义的深刻理解。 有些人说，没有来龙去脉的数据是没有意义的，这些数据的来龙去脉可以是其他数据、模型/算法或处理流程。 让我们以一种简洁的方式探究这些人工智能的要素，以发现每种视角的优点。 数据 数据是起点，因为它是非常有用的资产。 不管真假，人们都认为数据承载着知识...
推荐系统的主要算法
Adrianna的专栏
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主流的推荐系统算法大致分为两类: 1. 基于用户行为数据的协同过滤算法 2. 基于内容数据的过滤算法 大致而言，基于内容数据的算法适用于cold start，即用户和项目都比较少的时候，而基于用户行为数据的协同过滤算法在用户和项目较多，数据比较丰富的情况下有较高的准确率。除此之外，还包括基于社会网络数据的推荐，基于语境（上下文）感知数据的推荐，基于心理学数据的推荐等等。本文参考总结自：
直击高频编程考点：队列知识及经典算法题总结
张彦峰的博客
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队列知识及编程练习总结：背景知识 +队列的应用（在Spring中的应用+在其他框架中的应用+在实际开发中的应用）+相关编程练习（用队列实现栈+使用栈实现队列+设计循环队列+滑动窗口最大值 +课程表+队列的最大值+用数组实现一个队列）
直击高频编程考点：动态规划经典算法题总结
张彦峰的博客
04-20 4万+
动态规划基本理解分析以及应用举例，同时给出高频笔试考题解法分析和代码展示验证（最大子序和、最长上升子序列、最长公共子序列、最大子数组乘积、分割整数的最大乘积、最长有效括号、不同路径、最小路径和、最大矩形、0-1背包问题、编辑距离、单词拆分、爬楼梯、打家劫舍、强盗抢劫环形街区、股票买卖问题、最佳买卖股票时机含冷冻期、找零钱的最少硬币数、从起点到终点的最小路径数等）
直击高频编程考点：散列表知识及经典算法题总结
张彦峰的博客
10-27 5万+
哈希表相关知识及编程练习总结：背景知识+应用举例（Spring框架或其他框架中的应用举例+实际开发中的应用举例）+相关编程练习（无重复字符的最长子串+有效的数独+最小覆盖子串+字母异位词分组+有效的字母异位词+找到字符串中所有字母异位词+LRU缓存机制+多数元素+重复的DNA序列+快乐数+存在重复元素+存在重复元素+单词规律+前K个高频元素+字符串中的第一个唯一字符+四数相加 II+和为K的子数组+最常见的单词+同构字符串+两个数组的交集+两个数组的交集 II+分糖果+宝石与石头）
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1.自我介绍+项目介绍+项目细节/难点提问-------这个主要看个人的经历了，每个人都不一样 2.基础知识点考核---------还是可以去增强自己的，也是这次的主要的一些总结思路 3.算法题-----------一般都是LeetCode高频题，这个得在找工作之前的好好的练习(d对常见的高频题进行总结分析，见对应的链接提示)
想进大厂做算法岗？这 6 个技巧，比刷 1000 道题更有效你
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二是参加国内外的算法竞赛，如 Kaggle、天池等平台的竞赛，在竞赛中不仅能锻炼自己的算法能力，还能与来自全球的优秀选手交流学习，优秀的竞赛成绩也能成为简历的亮点；在描述项目经历时，要采用 STAR 法则（情境、任务、行动、结果），清晰地说明项目背景、自己承担的任务、采用的算法和技术以及取得的成果。大厂的算法岗往往服务于具体的业务，比如电商平台的推荐算法、短视频平台的内容分发算法等。系统优化能力也很重要。在准备时，要了解目标公司的业务和产品，思考算法在业务中的应用场景，展现自己的业务思维和解决问题的能力。
算法和工程，你说哪个重要？
yebangyu技术博客
12-17 4641
<br />  讨论算法和工程哪个更重要，这个问题，其实比争执C++和Java哪个更“好”要用意义的多，对这个问题的理解和阐释，将给大一的计算机专业新生提供很多指点。<br />  以往的讨论基本上带有偏见，这回，我以一个ACMer+有两年实际项目开发经验的大三计算机专业学生的身份，试着讨论下这个问题。欢迎拍砖。<br />  很多搞算法的人，比如说很多的ACMer，认为做工程搞开发无非是一些API函数的调用而已，没有技术含量。其实不然，这个问题，可以从几个方面来考虑。第一，单单是调用API函数，就有很多东
2019年算法岗和开发岗哪个就业前景更好？
码农王也的博客
01-22 2万+
过去的一年，算法工程师这个岗位在校招市场上格外火爆。面对市场对人才的大量需求与供给的严重不足，加之高薪的诱惑，越来越多的人开始学习算法相关技术，立足向人工智能转型。那么对于初入职场的程序员，算法岗和开发岗哪个前景更好？ 先来说说算法岗，通常涉及到算法的岗位有两个，分别是算法设计和算法实现，现在有不少团队把这两个岗位进行合并，做算法设计的同时也要负责实现。但是也有一些团队是分开的，做算法设计的不管...
基于VMD-Attention-LSTM的时间序列预测模型（代码仅使用了一个较小数据集的训练及预测，内含使用使用逻辑，适合初学者观看，模型结构是可行的，有能力的请尝试使用更大的数据集训练）
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资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/f4901605d35f (最新版、最全版本)基于VMD-Attention-LSTM的时间序列预测模型（代码仅使用了一个较小数据集的训练及预测，内含使用使用逻辑，适合初学者观看，模型结构是可行的，有能力的请尝试使用更大的数据集训练）
MATLABSimulink扩频通信系统仿真：BPSKQPSK调制与WalshmGold序列的误码率分析及GUI设计
08-23
基于MATLAB/Simulink平台的扩频通信系统仿真研究。主要内容包括构建扩频通信系统的仿真模型，应用BPSK和QPSK调制技术，使用Walsh、m序列和Gold序列进行扩频处理，生成并分析信号波形图，计算误码率，并设计了用户友好的GUI界面。通过这些步骤，研究人员可以深入了解扩频通信系统的性能特点及其抗干扰能力。 适合人群：从事通信工程领域的科研人员和技术开发者，尤其是对扩频通信技术和MATLAB/Simulink有初步了解的人群。 使用场景及目标：①用于教学和培训，帮助学生掌握扩频通信系统的理论知识和实际操作技能；②为科研项目提供技术支持，验证不同调制方式和扩频码对系统性能的影响；③辅助产品开发，优化通信设备的设计。 其他说明：文中提供了详细的建模方法和具体的实现步骤，附带m源代码，便于读者理解和复现实验结果。
Day09_随堂笔记.pdf
08-23
Python进阶
MATLAB中深度神经网络多特征输入单输出分类模型的实现与可视化
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08-23
内容概要：本文档详细介绍了如何在MATLAB中实现深度神经网络（DNN）的多特征输入单输出分类模型，涵盖二分类和多分类任务。文档提供了详细的代码注释，指导用户从数据导入、预处理到模型构建、训练以及最终的预测和效果评估全过程。此外，还展示了如何利用MATLAB内置函数生成分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图，帮助用户直观地理解和评估模型性能。 适合人群：具有一定MATLAB编程基础的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望深入了解深度学习及其应用的人群。 使用场景及目标：适用于需要解决多特征输入分类问题的研究项目或工业应用场景。通过学习本文档，用户能够掌握如何快速搭建和调优DNN模型，从而提高分类任务的准确性。 阅读建议：建议读者先熟悉MATLAB的基本语法和深度学习工具箱的功能，再逐步跟随文档中的步骤进行实践。同时，鼓励读者尝试不同的数据集和参数配置，探索最佳模型表现。
电力市场中基于价值认同的电能共享分布式交易策略研究 价值认同
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内容概要：本文围绕电能共享市场的交易机制展开分析，提出了基于价值认同的需求侧电能共享分布式交易策略。文章首先介绍了电能共享市场的背景及其重要性，接着详细阐述了价值认同机制的设计，通过建立用户满意度和服务质量评估体系，减少无序竞争带来的无谓损失。此外，文章还设计了一致性算法支持的分布式交易策略，实现了产消者间的去中心化交易，提高了交易透明度和效率，保护了用户隐私。最后，基于剩余理论，文章探讨了边际价格驱动下的电能共享模式，并通过市场博弈模型揭示了无序竞争的问题。 适合人群：从事电力市场研究的专业人士、能源政策制定者以及对电能共享市场感兴趣的学者和技术专家。 使用场景及目标：适用于希望深入了解电能共享市场运作机制的人群，特别是那些致力于优化电力市场交易机制、降低成本、提高市场效率的研究者和从业者。 其他说明：本文不仅提供了理论分析，还提出了具体的技术解决方案，有助于推动电能共享市场的创新发展。
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