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刚才被《腾讯》电话面试,我那个失败啊 求大神指点
ctreewang
2012-01-13 06:29:48
嗨,昨天无聊在招聘网站上刷新了一下我的简历,并没有做好面试的准备啊,
莫名其妙的让
腾讯
知道了我的简历,
然后腾讯的某部门就直接让我电话面试,我勒个去去,这两个月一直在写代码,那些linux下的理论知识都忘记的一干二净啊。
弄的我好尴尬啊,问了那些问题,之前全部都知道。并写在了我的博客上。然后答的就是一知半解啊!!!!!
欢迎大家访问我的博客
http://blog.csdn.net/wallwind
请问电话面试应该有哪些技巧,
应该注意哪些。如何做的更好
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刚才被《腾讯》电话面试,我那个失败啊 求大神指点
嗨,昨天无聊在招聘网站上刷新了一下我的简历,并没有做好面试的准备啊, 莫名其妙的让腾讯知道了我的简历, 然后腾讯的某部门就直接让我电话面试,我勒个去去,这两个月一直在写代码,那些linux下的理论知识都忘记的一干二净啊。 弄的我好尴尬啊,问了那些问题,之前全部都知道。并写在了我的博客上。然后答的就是一知半解啊!!!!! 欢迎大家访问我的博客http://blog.csdn.net/wallwind 请问电话面试应该有哪些技巧,应该注意哪些。如何做的更好
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薛定谔之死猫
2012-01-16
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也木有这类经验的说~
ctreewang
2012-01-16
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求指点啊!
ctreewang
2012-01-16
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[Quote=引用 16 楼 r3000 的回复:]
电话面试我感觉是最难的,比笔试和面对面都难,因为在电话里看不到对方可能紧张,
或者言辞不像当面那样冷静和深思熟虑。除非异地没有办法,否则电话面试是最差的方式。
如果已经被安排了,我觉得最好跟对方约定一个时间,然后找个人少的地方,最好是单独的
房间,打开电脑,上好网,然后充分冷静后开始。
[/Quote]是啊。
而且是突然接到 电话,弄的我很紧张啊!!!
qclxy
2012-01-16
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可能腾讯想搞QQ For Linux 吧,现在的这个软件差劲死了。。找人才继续开发
飞天絮雪
2012-01-16
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呵呵,加下你博客,呵呵
康斯坦汀
2012-01-16
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电话面试我感觉是最难的,比笔试和面对面都难,因为在电话里看不到对方可能紧张,
或者言辞不像当面那样冷静和深思熟虑。除非异地没有办法,否则电话面试是最差的方式。
如果已经被安排了,我觉得最好跟对方约定一个时间,然后找个人少的地方,最好是单独的
房间,打开电脑,上好网,然后充分冷静后开始。
peng_weida
2012-01-16
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那他问了哪些问题嘛
ctreewang
2012-01-16
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求大神指点啊!@!!!啊!!!!
wswhz1987
2012-01-16
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LZ是面试不爽就过来推销微博。。。嘿嘿。。。
康斯坦汀
2012-01-16
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[Quote=引用 19 楼 wallwind 的回复:]
求指点啊!
[/Quote]
如果是突然接到电话,你可以说现在不方便电话面试,然后另订一个时间,做好
上面说的准备再进行。如果对方确有诚意,肯定会同意按你的时间来面试的,
否则的话,对方不是真有诚意面你,仅是试试而已。这种情况也很多。
liubingqian
2012-01-14
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求名叫“腾讯”的书或文章。
Kaile
2012-01-14
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说明写下来不代表是自己的
面包大师
2012-01-14
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对啊,问题好少啊。。。
robinkeng
2012-01-14
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博客的问题太少了,就问了这么一点?
帅得不敢出门
2012-01-14
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问了什么问题?
ctreewang
2012-01-14
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[Quote=引用 12 楼 icechenbing 的回复:]
腾讯居然电话面试,问了什么问题?技术的?
[/Quote]
我做linux的,就是一些linux下的一些基础问题!
恨天低
2012-01-14
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腾讯居然电话面试,问了什么问题?技术的?
珍惜生命远离CPP
2012-01-14
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ctreewang
2012-01-14
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求大神指点啊!!!!
我为自己袋盐
2012-01-13
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呵呵,人才.
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【锂电池SOC估计】PyTorch基于Basisformer时间序列锂离子电池SOC预测研究(python代码实现)
内容概要:本文围绕基于Basisformer模型的时间序列锂离子电池SOC(State of Charge,荷电状态)预测展开研究,利用PyTorch框架实现深度学习模型的构建与训练。通过将历史充放电数据作为输入,Basisformer能够有效捕捉电池状态的动态变化特征,提升SOC预测精度。文中详细介绍了模型结构设计、数据预处理流程、训练策略及实验结果分析,并与传统方法进行对比,验证了该方法在复杂工况下的优越性与鲁棒性。该研究不仅展示了Basisformer在时序建模中的潜力,也为电池管理系统提供了高精度的状态估计解决方案。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习理论知识,熟悉PyTorch框架,从事电池管理系统、新能源汽车或智能预测方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电动汽车、储能系统等领域的电池SOC高精度实时估算;②为电池健康管理(BMS)提供可靠的状态输入;③推动深度学习在时间序列预测中的实际落地,提升现有预测模型的泛化能力与稳定性; 阅读建议:建议读者结合标题为【锂电池SOC估计】【PyTorch】基于Basisformer时间序列锂离子电池SOC预测研究(python代码实现)的资源,重点研读所提供的Python代码,深入理解数据处理方式与模型网络结构的设计思路,尝试调整超参数以观察对预测性能的影响,从而全面掌握Basisformer在时序建模中的优势、适用边界及工程化实现路径。
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