记百度社招面试 遗憾~~后面的兄弟加油了

amusementer 2010-12-01 10:07:48
估计是天气太冷,把俺冻晕了,想起昨天的面试,哎~~怎一个失败了得。

开始答得还比较顺利,因为最近一段时间一直做相关方面,从问MFC的子类化开始,头就有点晕了,然后转到汇编上,一时没反应过来,获取EIP很简单的一个问题没答上来,就有点紧张了,下一个用汇编加载dll,当时反应时让用汇编写LoadLibrary,现在想来怎么可能?应该是简单的参数push和call而已。只怪自己当时没反应过来,也是有半年没摸汇编,结果这几个简单问题都没搞定。杯具鸟~~告等通知。
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whb147 2010-12-07
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[Quote=引用 16 楼 netbo 的回复:]
引用 4 楼 amusementer 的回复:
引用 3 楼 vpoint2011 的回复:
拿这几个破问题去判断一个人,杯具


其实百度的面试还是比较有针对性的,比其他公司强很多,只是汇编这块儿我长时间没摸了,突然来一下有点晕。
我碰到最极品的面试:面试官手里拿个小本儿,估计是他平时学习中到的问题,然后一页一页翻着来问我,我当时就崩溃~

真tmd极品~~~
[/Quote]
都是牛人
amusementer 2010-12-06
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netbo 2010-12-06
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[Quote=引用 4 楼 amusementer 的回复:]
引用 3 楼 vpoint2011 的回复:
拿这几个破问题去判断一个人,杯具


其实百度的面试还是比较有针对性的,比其他公司强很多,只是汇编这块儿我长时间没摸了,突然来一下有点晕。
我碰到最极品的面试:面试官手里拿个小本儿,估计是他平时学习中到的问题,然后一页一页翻着来问我,我当时就崩溃~
[/Quote]
真tmd极品~~~
似水流年__ 2010-12-03
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一样的悲剧
Death__knight__ 2010-12-03
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下此你就不会紧张了
老白学全栈 2010-12-03
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我觉得肯定很难!
当然,我猜的!
lingke2010 2010-12-01
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二楼给我回给消息!我找你。
lingke2010 2010-12-01
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我的空间进去怎么是被人啊!呜呜。。。
fb777 2010-12-01
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[Quote=引用 4 楼 amusementer 的回复:]
引用 3 楼 vpoint2011 的回复:
拿这几个破问题去判断一个人,杯具


其实百度的面试还是比较有针对性的,比其他公司强很多,只是汇编这块儿我长时间没摸了,突然来一下有点晕。
我碰到最极品的面试:面试官手里拿个小本儿,估计是他平时学习中到的问题,然后一页一页翻着来问我,我当时就崩溃~
[/Quote]


强大的面试官!
戒指 2010-12-01
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amusementer 2010-12-01
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[Quote=引用 3 楼 vpoint2011 的回复:]
拿这几个破问题去判断一个人,杯具
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其实百度的面试还是比较有针对性的,比其他公司强很多,只是汇编这块儿我长时间没摸了,突然来一下有点晕。
我碰到最极品的面试:面试官手里拿个小本儿,估计是他平时学习中到的问题,然后一页一页翻着来问我,我当时就崩溃~
vpoint2011 2010-12-01
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拿这几个破问题去判断一个人,杯具
槑党--一缕风 2010-12-01
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祝福楼主下次好运!!!
liuchui2009 2010-12-01
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楼主牛人,祝福
jiayou21 2010-12-01
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社招是社会招聘吗?难不成是校园招聘结束了,社会招聘又开始了。估计会比校园招聘难吧!
zongzihe 2010-12-01
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祝LZ下次好运
amusementer 2010-12-01
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有没有去百度面试的兄弟啊,说说情况呗
内容概要:本文介绍了如何利用 GitHub Copilot 辅助进行程序调试与 Bug 分析,强调 Copilot 不仅可用于代码生成,更是强大的代码分析与调试工具。文章详细阐述了 Copilot 在调试复杂问题、老旧项目维护和难以复现 Bug 场景下的优势,提出了“先分析、再修改”的四步流程:分析原因→评估风险→提出方案→修改代码,并推荐结合错误日志、用户操作等信息精准提问,提升 AI 回答质量。同时展示了如何通过 Copilot 增强调试能力,如自动加日志、异常保护、生成测试数据和性能分析。最后通过游戏拾取系统的实际案例,说明如何结构化描述问题以获得有效反馈。; 适合人群:具备一定开发经验,正在参与项目调试或维护工作的程序员,尤其是面对复杂逻辑、历史代码或难复现 Bug 的 1-3 年开发者;也适合希望提升 AI 协作能力的技术人员。; 使用场景及目标:①快速定位偶发性崩溃、数据异常等问题根源;②理解无文档或结构混乱的老代码模块;③优化调试流程,借助 AI 生成诊断建议、修复方案与测试用例;④构建更具健壮性的程序,提前发现潜在缺陷。; 阅读建议:学习者应结合自身项目中的真实问题,按照文中提供的结构化提问模板实践,逐步训练与 Copilot 的协作能力,重视问题描述的完整性与准确性,避免直接要求修改代码,优先通过分析提升对系统的理解。
内容概要:本文针对高精度电流控制下的永磁同步电机(PMSM)参数辨识难题,提出一种基于粒子群优化算法(PSO)的多参数辨识模型,并在Simulink环境中完成系统级仿真实现。研究旨在克服传统控制中因电机参数(如定子电阻、交直轴电感、永磁磁链等)随温度、负载变化而失配所导致的电流控制性能下降问题。通过构建以电流跟踪误差为核心的适应度函数,利用PSO算法全局寻优能力强的特点,实现对关键电机参数的在线或离线精确辨识。文中详述了PSO算法的实现机制、参数初始化策略、收敛判据设计以及与PMSM矢量控制系统的集成方法,验证了该方案在不同运行工况下的辨识精度、收敛速度与鲁棒性,显著提升了电流环的动态响应品质与稳态控制精度。; 适合人群:具备电机驱动控制、现代控制理论及优化算法基础,熟悉MATLAB/Simulink仿真平台,从事高性能PMSM控制系统研发的研究生、高校科研人员及自动化、电力电子领域的工程师;特别适合正在开展参数自适应、智能控制算法应用等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①应用于高端制造装备、电动汽车驱动系统、精密伺服系统等对电流控制精度要求严苛的场合;②解决实际工程中因电机温升、老化等因素引发的参数漂移问题,提升系统长期运行稳定性;③作为智能优化算法与电机控制深度融合的教学案例,帮助理解PSO在复杂非线性系统参数辨识中的应用逻辑与实现路径。; 阅读建议:建议读者结合提供的Simulink仿真模型进行复现实验,重点剖析PSO算法模块与电机控制模型的接口设计、适应度函数的构建原则及参数敏感性分析方法,可进一步尝试引入其他先进优化算法(如GWO、HHO)进行性能对比,以深入掌握不同智能算法在工程辨识问题中的适用性与优劣。

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