找工作故事之篇二

这三天参加了两场笔试一次面试,那就从头说起咯.虽然还不知道结果怎么样.

(一)网易互动

网易的笔试,我做的是技术类的,题目相对比较灵活呵.题目分必做题(7)和方向必做题4-5?道,还有两道附加题.
我投的是网络游戏开发工程师,做完后总的感觉是游戏方向的程序设计等还行,不过有个打怪的最优路径那个被题目搞晕了,
其它题目感觉比较完美,但是一个看似初中的竞赛题,传令兵传消息的问题又把我弄糊涂了,当时真恨自己数学放得太久没看了.哎.还有一个英语的程序设计题,只粗粗看了一下,没有仔细想就做后面的了,最后没时间做.真郁闷,后来出来问同学那题是做什么的,结果答曰,求和? 于是乎更加郁闷. 还有关于黑白帽的推理题和主角的数据结构设计这些题,自己感觉做的还不错.
附加题只做了一个,没时间看第二个,题目是什么也不知道,只知道是用英文描述的.

因为网易我投简历的失误,在HR发完试卷他们都开始做之后,我才开始被安排在一个坐位上,在外面等了"半天"的感觉有点不爽.
不知道最终的结果会怎样,能参加下一轮的面试吗?还在等待结果中,据说在23? 26?号就会有结果.现在只能放一边了.

(二)腾讯

腾讯的笔试来的有点迟呵. 安排的时间又够"不可思议"的. 居然在下午6:30就要开始笔试,还通知提前20分钟到.我饭没吃完就赶过去,结果还是迟到了几分钟.不过总算没事.

拿到试卷不让写,只能直接把答案写在答题卡上.做完后只有一个感叹,题目太容易了.20个选择,10个程序填空,一个问答.
我没怎么复习,还是轻松的通过啦. 不过还是一那么一两个拿不准的,猜了一下.

第二天一早就收到一条短讯,说一面的名单出来,叫我自己上网查一下.打开网页一看,很快就找到了,当时就晕了,完了,这么快就要面试了.同时关注了几个同学,有几个有名字,还有几个没看到.可惜了.

面试的时间真是安排得..., 当天下午2:00就开始.(今天即当天),据说要提前10分钟,据说又要带简历,据说还要带一寸照片.
我什么也没准备,大概也什么都不能准备.因为今天的早上有四节课,放学吃饭完就12:00+了.

后来,借了同学一件衣服,然后拿着一份简历等就跑去了,据说又迟到了两分钟.(我一个同学和我一块去的.)

叫我们填表的那个HR的MM真是美,呵呵,可能是因为我很少正眼看一个女生.嘎嘎.
填完表之后就被叫出去,在HR MM指示下到了另一个教室找到了要面试我的传说中的"面试官".
第一感觉蛮友好.年轻. 我把刚填的表+简历一起交给了他,然后谈起来了.

自我介绍,我说得很平淡咯.姓名专业爱好...
然后他就看我的简历,边看边找问题问喽.
我的简历上对自己的介绍写的真多咯.他看我好像学过数据结构,就叫我来个快速排序,这个倒难不倒我,几句话就讲完了.继续看我写了比较擅长c/c++,MFC等,于是问起了MFC,当时有点紧张,似乎说得比较多,不过条理不是很清楚.
后面还问了linux里的一些命令,正则表达式,TCP的建立与释放,socket编程. 数据库的索引操作. 多线程的互斥,死锁的条件,怎么防止环路等. 还有一些做过的项目的技术方面的东西,觉得答得还行. 给面试的对JAVA说的不多咯. 后面问他做啥的,答曰,无线和搜索方面的.  也难怪. 后面就OVER了.

自己觉得答得还行吧,预想中的过分紧张没有发生. 后面跟HR的那位MM报一声PASS就OVER了.
朝他(她)们挥挥手,再见!

于是乎我又只能等待了.希望不至于让我失望.





内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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