留下每年/每学期/每季度最深刻影响/记忆的事情/问题就行了，至于其他的，或许会在讨论中得到解决

Xian is one of the cursed lands in China.

纳尼，门里还有女的。我以为活人快跑光了，不会有很多人在视奸吧。 🫢

今天回学校开始 workwork 了，累得跟傻逼一样
感觉西安交通大学的策略就是通过压绩点的方式推动更多学生考研本校，以此保持研究生生源质量。记得刚入学时候的传闻：西交是同档次学校里面出国率最低的；西交是工科院校里面课程考核难度仅次于清北的。如今看来所言非虚

https://newsletter.maartengrootendorst.com/p/a-visual-guide-to-quantization

https://newsletter.maartengrootendorst.com/p/a-visual-guide-to-mixture-of-experts

这个系列的文章也挺不错的

金九银十的岁月不再，现在登场的是金八银九！

楼主的秋招自八月初开始，已经进行大大小小约 50+ 场面试，值此秋招一半进展的日子，简单复盘一下个人的秋招情况，同时反思一些问题，与大家交流。

投递情况：

字节、腾讯、美团、快手、影石、拼多多、某些私募基金、pony、作业帮、文远知行等
以及一些初创 + 小公司 + 国资背景企业。

面试进度：

快手 3/3 待更新
美团 2/3 挂
美团 2/3 待更新
字节 2/3 挂
字节 1/3 挂
拼多多 1/n 待更新
腾讯 1/n 待更新
pony 3/3 待秋招更新
经纬恒润 2/n 待更新
kd 投资 2/3
作业帮 3/3 oc
影石 3/3 oc
……
……

岗位投递情况：

后端开发
服务端开发
算法（极少）
AI 应用工程
……

面试体验：

仅表达对知名厂的评价，具有个人主观性，如不认可，你是对的。

• 拼多多：超出预期，面试官十分儒雅，一直给正向反馈，但是面试时间是晚上九点很抽象。但我给多多的面试 5 分。面试结果更新较慢。在线 IDE 无任何代码补全且 interviewee 无法运行代码。。幸好基本功还可以，几乎是 bug free
• 美团：体验感 4 分。面试官全是 java 选手，知道我是 cpper 后无语言类八股。凡是通过的面试均为第二天上午约下一场面试。
• 腾讯：4 分。上来先做三道题。面试后秒过，但一直未约下一面。
• 字节：0 分。不会继续投递，面试官颐指气使，我不接受任何 PUA。
• 作业帮：5 分。面试官很温柔，虽然是 java/go 技术栈，但是一直强调我可以去了再学，高抬贵手。
• 影石：5+ 分。面试官极为客气友好，最终获得对方的满分反馈。
• 快手：5 分。前两面极为舒适。秒过。面试官会根据简历点对点提问，且算法部分交流充分，有感受到尊重。
  ……

面试内容：

操作系统 ~ 数据库（MySQL）~ 算法 > 计算机网络

遇到过一些偏底层的问题，个人认为有必要阅读 csapp 相关的知识作为补充。

遇到不会的请先表达不会，然后表达自己尝试分析的意愿并开始分析。答案往往能够接近。

算法目前没出现过不会做的情况，感觉随便刷刷就可以，不要有恐惧心理。做题前多分析，做题中多表达，可以写一些伪代码拓展思路。

经验

• 不要因为别人有什么，所以自己要什么。适合自己的是最好的。
• 人生、职业都是很长的路，短期内的好与坏有限。
• 校招/社招请按照如下重要程度分析岗位：Manager 人品 > 业务部门 > 公司平台
• 自信，自信，自信。楼主开始找工前，目标薪资 25w/Year，但是手上的 offer 里没有低于 ** 的。
• 请务必多问问自己想要什么，人的成长、职业之旅，都是在认识自我的过程。
• 选择大于努力，大的平台提升下限，好的平台提高上限。
• 找工如此，生活亦是如此：运气 >> 选择 >> 实力
• 请多结交朋友。

https://www.reddit.com/r/InternetMysteries/comments/1f5xoal/strange_chinese_website_found_on_campus_flyer/
有 Reddit 老哥联系了她儿子，状态良好，但是不想被网友打搅。

http://xjtu.us/

不要用 https

CERN…莫名想起了 steins；gate

共提交三份纸质版材料：

• 正式 offer，来自公司。
• 安全责任自负说明（必须本人签字）无模板，只需要表达实习期安全自负即可。
• 实习任务书，有模板。
  其中实习任务书只需要填写【实习任务】，不需要填写【实习单位意见】与【指导教师意见】。
  三份纸质版材料交给唐亚哲老师。

关于 tyz 认可的公司列表，还请各位同仁申请成功后在楼下留言

已知公司包括：腾讯；天王星量化；九坤投资；微软；字节；华为；米哈游；洛谷；中兴；

已知项目包括：NUS Summer Workshop；非内地的 线下 暑研

不认可项目/公司：

• 中国内地的大学或研究所的夏令营/暑研
• 非内地的 线上 暑研

渐进时间复杂度一样，但实际应用的时候并不是只看大 O 复杂度的。比如说

• 红黑树不是严格平衡，这会导致它每次操作的时间不完全稳定（虽然这个影响比较小），极少数情况下会被人挑毛病
• AVL 实现起来一般比较麻烦，导致大多数 AVL 实现的时间常数都比较大。以至于虽然理论上它是严格平衡（稳定）的，但实际上大家经常嫌麻烦（不想写）或者嫌常数太大（慢好多）

更不严格的平衡二叉搜索树 Splay 甚至是均摊 O(log N) 复杂度的，也就是可能出现有的操作非常慢而有的非常快这种现象。感觉公司里搞开发的时候就不喜欢用 Splay，只是竞赛选手刷题的时候还比较常见。