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超方便超大可拆卸药盒 最近最满意的一次购买🤟🏻💪💪

最近最满意的一次购物 一个超大超方便药盒 首先这个药盒的容积特别大 可以完美放下每天所需维生素和其他药品 让吃药变得规律有仪式感 另外药盒按照周一到周日的顺序排列 非常适合我这种重度强迫症患者 每个小盒不仅能够拆卸 还又分上午下午的containers 出行啊旅游啊通勤啊 再也不需要拿一大堆瓶瓶罐罐 除了装药品 出门度假也可以用它来装各种独立包装的小化妆品哦 颜色搭配也可爱 简直爱不释手啦

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微众测 热巴同款唱吧小巨蛋🔥

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微众测|真正的快乐学习

【火花思维】是儿童在线素质教育领导品牌,有数理思维、国文素养、英语语培三大素质教育方向,专为3-12岁的孩子设计。 火花思维采用小班直播课、真人互动AI课的方式,通过老师的启发引导和动画、游戏、趣味教具等多种方式立体结合,将知识、能力、思维三者相互连接层层递进,在互动实践中培养数理逻辑和自主解决问题等核心基础能力,为以后的终身学习打下良好的基础。 我家宝贝3岁半 最近带孩子上了一节数学体验课 可以说体验非常好 感谢【火花思维】让我的孩子体验到了真正的快乐学习 📍火花思维将要学习的数学知识与动画场景结合起来 对孩子吸引力🧲特别大 充分体现了教学课程的趣味性 📍课程中除了有动画场景 还有真人老师启发和引导 老师非常认真负责 也善于跟孩子进行沟通 孩子非常喜欢老师 上完课之后还一直惦记着想跟老师继续玩 📍课后随堂练习丰富有趣 针对课程学习内容进行有效复习 真正实现闭环学习 为孩子以后上学培养良好学习习惯 并打下坚实的基础 📍小班制教学 既让孩子有伙伴 又能够让老师兼顾的好所有的孩子 一举两得 🐣不足:课程设置有点简单 每道题目我家孩子迅速看出答案 对老师之后的讲解就没那么有耐心了 不过听说正式课程是有不同级别设置的 可以完美解决这个问题 上完试听课 我们就果报名加入正式课程啦 希望孩子能够在【火花思维】继续快乐学习 健康成长~ 火花思维海外专线-课程最新价格表/团购福利表/孩子的趣味数学网课

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㊙️程序员视频面试|保姆级教程

随着疫情爆发 视频面试成为一个未来的趋势 有小伙伴问我视频面试应该如何准备呢 今天就结合我自身以及身边朋友的经历来分享一下 1⃣️硬件 提前一到两天下载视频软件 与亲戚|朋友建立聊天以测试 保证软件 网络 声音 画面都没有问题 2⃣️穿衣打扮 深色简单款式会显得人更加精致和专业 女生淡妆 男生刮胡子 显得精神饱满 积极向上最佳 不要戴一些繁琐的饰品 不要戴假睫毛美瞳这些夸张的装扮 3⃣️光线背景 最好就是面对自然光 阳光是最好的滤镜 背景简单整齐 不要跟衣服撞色 尽量使用书桌书架这类学习工作气氛浓的背景 如果实在不行就用白墙当背景总不会出错 背景不要杂乱无章 不要有床厨房 也不要有大的光源 保证环境安静🤫 4⃣️关于小抄 如果一定要用 就写几个bullet points作为提示 千万不要大段大段的打小抄 不然很不自然 并且有可能看串行 5⃣️眼睛看向哪里 面试官说话的时候看屏幕里的面试官 并作出相应的反应 自己说话的时候直视镜头 把镜头当面试官的眼睛 思考时候可以偶尔看向别处 显得自然不呆板 6⃣️镜头设置 镜头最好与视线平行 保证你在镜头里头顶与镜头上缘有一到两个拳头的距离 镜头下缘与胸齐平 具体可以参照证件照 🌈以上 面试准备|视频面试|程序员面试|大厂求职|数据科学家|数据分析师|Leetcode刷题

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㊙️LeetCode刷了700题 为什么还是找不到工作?

有小伙伴说刷leetcode题目跟程序员求职毫无关系 因为刷了700道依然过不了面试 那么这是为什么呢 程序员面试到底刷不刷leetcode呢 今天从业9年的伯克利学姐来给大家分析一下: 1⃣️简历投完就石沉大海了 📍对策1:对简历格式进行调整,详情收看《这样写简历成功杀入大厂|吸睛简历秘籍》把简历调整成为HR喜欢的样子 📍对策2: 做一些相关的project 网上找side project或者non-profit project 让简历内容充实丰富 📍对策3: linkedIn上找人内推 从而增加投中可能性 2⃣️刷完后面忘前面 面试时候还是写不好algorithm题目 📍对策1: 每道题目都要吃透 写完之后把题目思路和过程中的问题和错误写在note里面 定期复盘 📍对策2: 多做mock interview和白板写代码练习 找到问题的关窍 熟能生巧 📍对策3: 建立找工作小组 用面经押题 3⃣️面试着装风格有问题 📍对策:打扮要简单干净 面试前理发洗澡 穿浅色系衣服 服饰不要太夸张 男士刮胡子 女生化淡妆 参照大家相亲第一次见面的穿法 4⃣️面试过程不自信 Self Introduction|Behavior Question说不好 📍对策1: 把self introduction形成文字写下来 面试之前过一遍 📍对策2: behavior question按照Amazon leadership principle去准备 我之前也发过相关笔记 参照逐类准备 📍用录像的形式记录 把camera当成面试官的眼睛直视camera讲self introduction和behavior question 自己看录像发现问题 不断提高 5⃣️跟面试官不投缘 📍对策1: 人都喜欢跟自己像的人 面试之前去看面试官的linkedIn 找到自己和面试官的共同点 面试时可以聊一下 📍对策2: 人喜欢关注自己的人 可以在面试官要求向他提问题的时候 询问他linkedIn上的某一个与当前工作相关的问题 6⃣️特别紧张 非常焦虑 📍对策1:面试之前冥想 想象面试的画面 让大脑提前进入面试状态 📍对策2: 放松心情 把自己和面试官放到平等level上 平等交流平等对话 🌈leetcode依然是程序员面试必不可少的准备工具 只是刷题量的多少不直等于拿到offer的可能性 大家加油💪

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Cupshe|谱写这个夏天最美的乐章

网上选的两件泳衣今天到啦 迫不及待穿上拍拍美照 想着这要是在海边沙滩🏖️ 岂不是效果更赞嘛 谢谢君君和 Cupshe 的赞助让我这个夏天又多了一丝靓丽!成立于2015年的 Cupshe 主打浪漫的加州海滩风,这次我从众多泳衣款选了两款泳衣一件连体一件比基尼 先说第一件 Black And White Gingham Ruffle One Piece Swimsuit Product Code: ADD3001M 这件连体泳衣可爱又减龄 黑白方格设计完全不挑人 肩膀的荷叶袖像极了美丽的小蝴蝶 而且underwear部分的设计特别显腿长 连体又有效遮挡了肚子 上身效果不要太好 不足:上半身非常显档次 但underwear的粉色与bra的绿色搭配 有点红配绿的效果 对比过强 underwear主色白色也有点拉低整体的设计感 第二件Aqua Zip And Floral Bikini Product Code: ADJ2003M 前拉链的bra聚拢调整效果超棒 简直是小胸妹子穿比基尼的福音 不管你是什么杯 穿上瞬间乳沟get✅ underwear采用高腰设计 大长腿get✅ 不足:剪裁设计有些凸显副乳 我身高168 体重53公斤 S码穿起来合适偏小 可能M会更舒适 Cupshe 不仅设计风格时尚现代 而且价格也很亲民 这两件炸街泳衣均不到$30 也是惊呆我 买泳衣认准 Cupshe 你就是今年夏天水边最靓的那个🤟🤟🤟

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Cupshe|书写这个夏天最美丽动人的乐章

网上选的两件泳衣今天到啦 迫不及待穿上拍拍美照 想着这要是在海边沙滩🏖️ 岂不是效果更赞嘛 谢谢君君和 Cupshe 的赞助让我这个夏天又多了一丝靓丽!成立于2015年的 Cupshe 主打浪漫的加州海滩风,这次我从众多泳衣款选了两款泳衣一件连体一件比基尼 先说第一件 Black And White Gingham Ruffle One Piece Swimsuit Product Code: ADD3001M 这件连体泳衣可爱又减龄 黑白方格设计完全不挑人 肩膀的荷叶袖像极了美丽的小蝴蝶 而且underwear部分的设计特别显腿长 连体又有效遮挡了肚子 上身效果不要太好 第二件Aqua Zip And Floral Bikini Product Code: ADJ2003M 前拉链的bra聚拢调整效果超棒 简直是小胸妹子穿比基尼的福音 不管你是什么杯 穿上瞬间乳沟get✅ underwear采用高腰设计 大长腿get✅ 我身高168 体重53公斤 S码穿起来合适偏小 可能M会更舒适 Cupshe 不仅设计风格时尚现代 而且价格也很亲民 这两件炸街泳衣均不到$30 也是惊呆我 买泳衣认准 Cupshe 你就是今年夏天水边最靓的那个🤟🤟🤟

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我靠这一套方法成功转型数据科学家

数据科学家需要的基本技能有:SQL Statistics Machine Learning以及Programming 我因为是程序媛出身 所以programming和sql没有怎么费劲 主要集中在了statistics和machine learning上面 不过今天还是跟大家详细分享一下零基础如何转型数据科学家 —————————-分割线————————— 1⃣️不管是数据科学家还是数据分析师 只要跟数据有关系的工作就都需要学习SQL 📍W3Cschool学习SQL基本知识和练习 📍Youtube搜SQL tutorial课程 4小时包含几乎所有SQL知识 📍LeetCode刷数据库题目 2⃣️statistics统计 📍Coursera上一门基础课程 📍两本书 看其中一本就可以 Intro to statistics with Python|Intro to statistics and data analytics 3⃣️Machine Learning机器学习 📍W3Cschool基础知识 📍coursera上stanford的课程 📍书:Python machine learning by Sebastian 4⃣️Programming编程 📍算法入门书籍 📍几个入门课程 5⃣️Kaggle找几个project实际操作一下 写在最后 certificate和degree有必要吗 如果是相关专业出身比如cs、math、statistics出身 不需要certificate就能转 如果专业差的太远 certificate对找工作也不会有太大帮助 所以certificate是个很鸡肋的选项 degree如果时间经济都允许 倒是可以考虑读一个 毕竟可以培养更系统的mindset 🌈以上 我会持续分析北美求职信息 需要的小伙伴关注我吧 数据科学家|求职|面试准备|程序员|DS

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🔥微软程序媛带你准备Behavior Question

❓Behavior question是什么? 💊Behavior question(行为面试法)是通过要求面试对象描述其过去某个工作或者生活经历的具体情况,来了解面试对象各方面素质特征的方法。码工面试绕不开的面试题目,虽然不需要写代码,但是回答不好BQ是非常拉垮的。 ❓答题要点 💊不要背答案 要用讲故事的方法 把面试官带入情境之中 推荐Star答题法 📖S:Situation 你当时所处的情况和背景 📖T:Task你的任务是什么 📖A:Action你采取了哪些行动 📖R:Result有什么样的效果 ⭕如果有positive的效果要着重强调 如果没有positive的效果 着重说一下从中学到了什么 最后还是要用积极的结果来收尾 图2-图8是根据Amazon Leadership Principal总结的BQ题目 Leadership Principal当作这类题目回答时候的中心思想 📖图2⃣️题目回答宗旨就是客户至上 中心思想就是先服务客户再解决其他问题 📖图3⃣️题目回答宗旨是要有长期发展的眼光 不为了短期目标牺牲长期 举例来说:不为了赶due把代码质量降低|不为了实现一个当下的功能而打乱整体框架 📖图4⃣️答题宗旨创新与简化 着重聊一个比较复杂的project 如何通过查阅相关资料提出新颖独特的解决方案从而使项目简化 📖图5⃣️答题宗旨客观公正的评价自己和他人 对不确定的问题有view 不随便做决定和判断 dive deep 用metric和数据来理性分析 如果有过失误 Again强调如何改正补救和从中学到什么 以及如何进步的 📖图6⃣️ 答题重点是多看多学多问 以及带来的积极效果 📖图7⃣️ 答题重点在于乐意帮助提携他人 比如project当中的teammates 📖图8⃣️ 答题重点在对project高要求严要求 以及你的高标准如何让整个团队共同进步和提高的 🌈建议把这些题目按照类别准备几个小故事 写下来 练熟 面试的时候可以拿问题来套答案 接下篇 CS面试|码工面试|程序员面试|Behavior Question|答题技巧

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好书推荐|献给一有风吹草动就好不淡定的你

如何才能不焦虑 1⃣️保持学习 经常学习 不断接受新鲜的事物 可以保持思维的敏捷性和开放性 看待问题的视野越来越开阔 有助于积极向上心态的养成 而且思维的突破和认知的提升都是在学习中完成的 即便遇到棘手的问题 你也能从多个角度入手 依靠自己强大的判断力快速做出恰当的决策 最重要的是 在学习中 你会不断提升自己的竟争力 找到自己的独特价值 由内而外散发出强大的自信心 2⃣️加强锻炼 梅奥医学中心发现 锻炼可以释放“让人感觉良好的大脑化学物质” 包括神经递质和内啡肽 从而降低焦虑水平 锻炼有数不清的好处 包括但不限于达成目标 完成挑战 减肥塑形 轻松愉快 你可以去散步慢跑打球爬山瑜伽跳舞 在运动中也可以释放我们体内堆积的毒素 让你比同龄人看起来更年轻 更有活力 3⃣️冥想 学会深度呼吸 也叫腹式呼吸 最简单的方法就是想象面前一朵花 缓缓嗅花香 感受腹部微微隆起 与平时的浅呼吸腹部收缩明显不同 以自己舒服地姿势坐着或躺着 观察脑海中出现的一个个念头 不管什么样的念头都予以接纳 审视它从升起到高涨再到消失的过程 其间你可以播放舒缓柔和的音乐帮助自己放松下来跟着节奏和韵律进行冥想 有研究表明 每天进行十五分钟左右的冥想练习 就能够有效缓解焦虑 提高学习和工作的效率 4⃣️转移注意力 有时我们很难控制自己胡思乱想弄得自己坐立不安 这时不妨停下来专心去做一件事情转移我们的注意力 可以全身心投入工作也可以观看一部自己很喜欢的电影或者去一个想去但一直没去的地方旅游 当你因演讲焦虑的时候 专注于演讲本身 观众的反应对你来说便不重要了当你因考试紧张的时候专注于准备好考试做好手中的题目 分数之类的结果便不重要了 从收集自我威胁性的信息,转移到非威胁性的事物上 我们的感觉会瞬间得到改变 焦虑也会褪去 5⃣️积极面对并迅速执行 如果事情尚未完成未被消化 而我们任由它们不完整 那就相当于赋予了它们回来打扰我们的力量 堆积很多待办事项是一件很折磨人的事情 逃避让我们恐惧的事情 只会加重我们的心理负担 让我们负重累累 这时我们需要积极面对不逃避才能换来真正的解脱 制定切实可行的计划 将计划再分解为一个个可以执行的行动 不犹豫 迅速去落实 在行动的过程中 你的焦虑情绪会被驱逐 转而被一点点成就感所取代 🌈当你被焦虑严重困扰时 请提醒自己 焦虑是一种选择 你完全有权选择不焦虑

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8种面试必备数据结构|只看这一篇就够了

🌈数据结构是面试和写程序的根本 所以详尽了解各类数据结构是CS码工面试|程序员面试的基础 💪8种面试必备数据结构 📖数组(Array) 📖链表(Linked List) 📖队列(Queue) 📖栈(Stack) 📖树(Tree) 📖散列表(Hash) 📖堆(Heap) 📖图(Graph) 这一篇先讲前四个|下篇讲后四个|码工|CS求职|北美求职|程序员面试|数据结构

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🔥微软总部程序媛|Leetcode刷了500道题之后

LeetCode是IT行业面试的必刷圣物 也有人管LeetCode等一系列面试过程叫做“新八股文” 更有人说LeetCode没用 那么今天我聊一聊LeetCode刷了500题之后我的变化 1⃣️非常直观的感受就是算法题几乎可以触类旁通了 即使我没见过没做过 也都能有一些些思路 写起来也都可以写个大概 各大公司的面试也都几乎可以过关斩将 生活中的点滴小事也都会跟algorithm联系起来并思考解决方案 比如坐电梯会思考电梯algorithm如何设计等等 2⃣️对数据结构有比较扎实的理解和认知 扎实的数据结构基础对于每个开发人员都是必不可少的 不管以前有没有学过数据结构基础课程 刷LeetCode都会给你带来前所未有的夯实体验 3⃣️总有人比你懂得多 在找到解决方案后,我通常会对自己的代码感到非常自豪,但当我看到评论部分时,这种自豪感往往会消失,因为在评论部分,有时你会发现有些解决的方案甚至超越了官方解决方案。在我的工作中,“多多益善”的理念很有效。我很幸运有非常有经验的前辈帮助我,这种向他人学习的心态能让我尽可能多地吸取他们的知识。 4⃣️勤奋胜过天天赋 当天赋不再管用时,勤奋会胜过天赋。我喜欢Tim Notke的这句话,据我的个人经验,它也完全适用于Leetcode,我知道许多出色而有才的开发人员无法解决大多数中等问题,因为他们不知道问题的模式和正确的工具,也没有开发出合适的结构来解决此类问题。但是大量的练习却可以带来直接和可观的提高和进步 5⃣️规划是软件开发的一个重要组成部分 解决了实践和实际使用中的许多问题后,我很快意识到编程只是这个过程中的一部分,而在阅读部分要求后立即开始编程可能会是最糟糕的错误。软件开发中总是充满了模棱两可与意想不到的结果,编程面试经常会尝试通过提供模棱两可或不完整的问题来模拟这种情况,所以你必须和面试官沟通并要求他澄清不清楚的地方和可能的限制。不仅如此,在实际写代码前,你还应该提出一个解决方案,分析它的优缺点,只有在每个人都同意并接受你的建议下再开始编程;如果你直接开始编程,但你的计划不能满足时间和空间上的要求,当你发觉时间太短,已经太迟了。这在实际工作中同样重要,如果你写代码时没有分析要求,没有仔细考虑到所有可能性,那么最终你极有可能要返工。 🌈每一道Leetcode题目都是以后实际工作中每个项目的缩小版的模拟 以上

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🔥接offer啦~三个提升面试能力的方法👍👍👍

今天跟大家分享一下提高面试能力的三个方法 这三个方法帮助我顺利斩获大厂offer 也帮助我身边的朋友及我的学生顺利拿下面试 —————————分割线——————— 1⃣️ mock interview 模拟面试 📖可以让同学|朋友|家人|老师来进行一对一的mock interview 📖面试是有套路的 mock interview可以帮助我们熟悉这些套路 🌈熟悉整个流程可以在真正面试时做到沉着冷静从容自信 这几个特质都是面试官非常喜欢的 2⃣️ keep notes 每次面试每轮面试 都要进行记录 图1是我平时记录面试的模版 📖首先是公司名字/面试时间 📖然后是algorithm题目 以及当时你的回答/test cases等等 后续的提高 📖有可能有两道algorithm题目 📖接下来就是behavior question 📖最后标出来问面试官的问题 🌈这样每一轮都把面试过程记录好 定期复盘 不管有没有通过这次面试拿到offer 这次的面试都会帮助你最大程度的提高面试水平 3⃣️建立学习小组/找工作互助组 📖在建立networking之余 可以分享一下面经 📖面试中不会的问题拿出来大家讨论提高 并且把结论和可以提高的地方记录回之前的notes里面去 定期复盘 🌈这样下次面试再遇到类似问题 就可以拿出来用啦 👍以上就是关于提高面试能力的三个方法分享 ❤️持续带来求职资讯|喜欢的话点赞收藏及关注我哦

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新型IT公司级别年薪大赏💰💰💰

Airbnb Lyft Stripd Uber这些作为新型IT公司的领头羊 年薪也是相当诱人 而且entry level收入比大公司还高💰💰💰 数据来源:levels.fyi 数据来自于各位从业者汇报 如有出入 实属正常 大家自行看👀图说话吧 🌈以上

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美国劳工统计署告诉你程序员未来会不会事业❓❓❓

随着软件行业的薪金越来越高 不少小伙伴质疑: ❓我们是需要“全民转码”吗❓ ❓程序员\码工需要读硕士研究生吗❓ ❓未来程序员\码工\软件开发的需求会降低吗❓ ❓CS还要不要学❓ ❓CS这个大热门还能热多久呢❓ ......... 这个大数据时代 没有数据说什么都不好使 所谓“无数无真相” 所以我用美国劳工统计署的数据集中回答一下大家 从数据(图3图4)可以看出未来10年电脑编程相关的工作岗位还在持续增加 软件编程者(图2)会增加22%的工作岗位 要知道北美整体职业岗位数量增加只有4%哦 另外entry level只需要本科就够啦(图2)所以只要有能力 不愁找不到工作哦👍 🌈想知道更多北美求职择业的信息 点赞❤️关注➕我哦

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内部人士起底|码工面试流程及技巧大全

这些年大大小小面试不断 如今也给学生做职业及面试辅导 今天就分享一下大厂码工面试流程和技巧 ➡️每一轮面试大约是45到60分钟 电话面试一般一轮到两轮 大厂的on-site面试一般有四轮 也就是四个小时 💊自我介绍 自我介绍无论在电话面试还是on-site的每一轮都一定会被问到 自我介绍做的好 面试烦恼少 ✓ 1. 我是谁:姓名|年龄 2. 我在哪:在什么学校|公司在干嘛 3. 我从哪里来:以前做过学过的东西|中间的心得体会|Impact是什么 4. 要到哪里去:(贵公司啊 但是为什么)背景与job description相符的地方|个人特质与公司文化相符之处|对公司的可以做出的贡献|未来的计划 💊写algorithm 这是整个面试最占据时间的一部分 根据情况不同 面试官一般会问1到2个算法题 要求能够在白班写代码 最好可以bug-free 不能也没关系 ✓拿到题目充分理解 然后问面试官几个问题 clarify题目 ✓整理思路 有了解题思路跟面试官交流思路确认;没有思路问面试官要hints 然后再跟他确认思路:开始写代码之前一定要确认思路 ✓写代码 这一步要求代码干净整洁 如果可以 也边写边讲解 如果不行 就认真写代码吧 ✓写完之后给面试官讲一遍 go through一下代码 ✓讲一下时间|空间复杂度 run 几个 test case ✓如果还有其他解法 跟面试官讲一下 比较这几种解法的优缺点 ❌不要闷着头不说话 不管题目会还是不会 ❌不要太过着急 整个过程都要沉下心来慢慢做 ❌简单题目更要细心 你的题目简单 别人的也简单 比的就是谁更仔细更全面 💊Behavior question 这个可能在HR那一轮遇到 也有可能在电面或者onsite中出现 ✓这个一定要提前练习 找到popular的问题 反复推敲 并建立一个notes 每天写一个新的behavior question并定期复盘 ✓了解公司文化 有的放矢 ✓Behavior question要能够学会把弱点转化为优势 比如面试Amazon被问到最大的缺点是什么 可以说最大的缺点是不喜欢用PPT做presentation 因为amazon一般开会时都用white paper做presentation ✓千万别傻到实实在在的说自己的短板 要知道面试官都喜欢聪明且正面的面试者 💊最后的几分钟 会被要求问面试官几个问题

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接offer啦!LeetCode看这一篇就够了

上篇说到我拿到了微软的面试机会 接下来就是死命在Leetcode上刷题了 我那个时候Leetcode还没有这么多题目 所以我用了两个半月的时间去准备 现在的情况如果是科班出身建议3-5个月 非科班先补基础知识 之后再开始刷题 下面讲一讲如何高效利用LeetCode刷algorithm —————————-分割线———————————— ❌❌❌千万不要死记硬背 ❌❌❌做题不图快和多 题要做精 每个题都要把其利用价值发挥到最大 💊按topic刷 把一个topic刷透 充分理解之后再去做新的topic 💊拿到一个题目 先看description和example 然后开始brainstorm 写下可能可以跟interviewer提出的问题 尽量自己尝试写答案 实际面试写代码时 能够有效提出问题和跟interviewer沟通也是很重要的 💊如果写不出来 进入下一步 查看hints 看hints能不能帮助带来新思路 在实际面试过程中 如果没有思路 也是可以跟interviewer要hints的 千万千万❌不要自己闷在那里 💊如果还是写不出来 那么就去看看答案吧 一般solutions会有几种 先从第一种开始看 看完自己思考一下有没有别的可能的解题思路和方法 💊💊💊有解题思路之后就要自己着手去写 即使看过了solution也要动手写 看懂和写对是完全两回事 💊写完verify之后 研究一下时间/空间复杂度 并写出自己的几个test cases 用自己写的algorithm去跑一下test case 这一步在实际面试中可能会被问到 💊总结一下自己的错误和思路上存在的问题 以及在第一遍思考过程中因为哪些方面卡住了 这些都可以记在note里面 复盘的时候拿出来看 可以快速review 💊确保一个题刷明白之后把这道题收录到自己的list里面 我list包括Good:基本上没什么困难的题目集合;Re-do:需要再做一遍的题目集合;To-do:想做还没来得及做的题目集合;difficult:对我来说难度很大需要重点反复攻克的题目集合 题目集合整理好 可以方便以后的定期复盘 💊使用创建的list进行定期复盘 需要多做的题目再做一做 查缺补漏 💊抱佛脚|按照company刷题 leetcode上有按照company的题目分类 如果马上要面某家公司了 把这公司题目拿出来集中刷一下

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五大城市码工年薪大对比💰💰💰

有人说 不管地理位置的薪资对比是刷流氓 于是地理位置来喽 ➡️背景知识1:Median 中位数 是按顺序排列的一组数据中居于中间位置的数 如果有小伙伴比这个值高或者低 那都是很正常的哟~ ➡️背景知识2: 数据来源 levels.fyi 因为IT公司股票飙升 大家的package水涨船高也是有的呢~ ——————————分割线—————————— 💊所有的数据都是right skewed distribution 右偏态数据 也就是说大部分人群分布在左侧 极高收入的人偏少 💊湾区:中位数为240k 95%的码工低于440k 1%的码工高于574k salary最高的公司有:Snap、Netflix、Brex、Airbnb 💊西雅图:中位数为200k 95%的码工低于390k 1%的码工高于574k salary最高的公司有:Stripe、Snap、Dropbox、Facebook、Groupang 💊纽约:中位数为191k 95%的码工低于390k 1%的码工高于574k salary最高的公司有:Jane Street Captical、Citadel、Stripe、dropbox 💊波士顿:中位数为163k 95%的码工低于310k 1%的码工高于470k salary最高的公司有:Facebook、Twitter、Google、Salesforce、Tripadvisor 💊奥斯汀:中位数为150k 95%的码工低于250k 1%的码工高于360k salary最高的公司有:Apple、Google、VMware、Nvidia、Amazon 🌈:以上|希望对找工作换工作的小伙伴有帮助 持续带来新数据 喜欢的话点赞❤️收藏🌟关注➕我哦

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脸书 亚麻 谷歌 微软 员工package分布图解💰💰

之前已经分享过美国互联网大公司每个级别的平均年薪(Package:含base stock bonus) 那么公司里每个级别年薪是如何分布的呢 今天来分享一下 ➡️数据来源:levels.fyi ➡️每个图都包含不同城市的report ——————————分割线————————— 💊同一个级别中的salary差别也是很大的 💊一般来看到senior/principle级别 range会最大 也就是在这同一个级别中 最高收入和最低收入差别最大 💊级别与级别之间salary有很多overlap 也就是说 具体到每一个人 不一定级别更高的人就比级别低的收入更多 💊Facebook脸书 E3: range 160k到205k;E4: range 230k 到 300k;E5: 300k 到430k;E6: 440k 到 720k;E7:770k到1M;E8:1.14M (E7E8数据点比较少) 💊 Google 谷歌 L3 range 160k到220k;L4: range 224k 到 310k;L5: 300k 到410k;L6: 405k 到 580k;L7:620k到800k;L8: 780k 到1.18M (L7L8数据点比较少) 💊 Amazon亚马逊 L4: range 140k 到 190k;L5: 194k 到270k;L6: 260k 到 410k;L7:530k到790k;L8: 760k (L7L8数据点比较少) 💊Microsoft微软 59和60 range 140k 到 185k;61和62: 155k 到230k;63和64: 185k 到 300k;65-67: 265k到630; (66, 67数据点比较少) 微软overlap最多 🌈以上 希望对CS专业人士有所帮助 北大调CC:持续带来新数据|喜欢的话记得点赞❤️收藏🌟和关注➕我哦

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未来工作需要知道的五件事💰💰💰

未来工作需要知道的五件事💰💰💰

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FLAG工作年限 level 薪资大对比 💰💰💰

F:Facebook L:Linkedin 已被微软收购 所以这里列举微软 A:Amazon/Apple 因为更多小伙伴在Amazon 这里选择Amazon G:Google 工作年限:YOE Year of Experience 💊MS级别分化最细 💊刚入职时Google package最高 Facebook紧随其后 MS和Amazon略输 💊下一个level 大概需要YOE3-5年经验不等 其中Facebook经验时间最短 为3.4年 Amazon经验时间最长 为5.8年 💊再往上就是所谓的senior level 这也是一个相对稳定的阶段 YOE在8-12年不等 其中Facebook仍最短:8.6年 Amazon仍最长:11.7年 💊微软的senior(63,64) package只有220k-250k 其他的公司平均都突破300k 💊第四个level 平均YOE为12-14年不等 其中facebook MS(65,66,67) Google平均在12年 Amazon还是耗时最长 为14.6年 💊MS仍然package最低 65只有300k 其他公司的第四个level都已经可以冲破500k大关 💊再往上升就拼机遇和天赋了 Facebook范鹏已经做到了VP级别 小伙伴们冲鸭⛽️⛽️⛽️ 🌈以上 喜欢的话点赞👍收藏🌟关注➕我哦

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对话|阿里资深HR告诉你什么是好简历

简历是敲开公司大门的第一步 HR在每份简历上的停留时间只有30s 简历的重要性不用再多说 那么如何写出一份好的简历呢 今天对话两位阿里资深HR 五个问题快速深入了解简历 下面是我为大家提炼总结的纯干货 —————————-分割线————————— 1. 刚毕业/入职两年的新人 简历篇幅应该多长? 💊两位HR都斩钉截铁:一页❗️新人简历不要过长也不要过短 2. 简历里面应该包含哪些内容? 💊Education/Experience/Skills 3. 这些内容分别占篇幅的百分比应该为多少? 💊10%/70%/20% 开头是Education GPA好的可以写上GPA成绩 Experience重实习和校外project 校内project如果不是特别亮眼或者与JD非常吻合 可以酌情缩减 额外一个skill区域 标明编程语言和环境 尽量突出实践经验+与Job Description契合的方面 4. 什么样的简历最受HR欢迎👏? 💊实践经验丰富+与JD较一致 新人找工作 丰富的实践经验可以让求职者脱颖而出 这些经验最好与JD比较一致 可以着重强调一下impact 比如帮助实习公司节省了时间和金钱的开销等等 5. 简历最大的雷区是什么? ❌篇幅太长 ❌罗列课程 ❌通篇与JD不相符 如果公司的编程语言是Java 那么通篇都在强调python经验的简历是会被秒拒的 简历要根据不同公司的JD进行调整 从而可以更好的match 🌈以上 希望这篇笔记可以帮到需要找工作的年轻小伙伴 喜欢的话记得点赞分享和关注哦~

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Twitter Apple Amazon 年薪大对比💰💰

💊美国互联网大公司“FLAG” 代表的是哪几家公司呢 F:Facebook脸书 L:LinkedIn领英 已被微软收购多年了 A:Apple苹果或者Amazon亚马逊 G:Google谷歌 又有说应该叫FLAG tm t:Twitter推特 m:Microsoft微软 上篇已经对比过谷歌脸书和微软 这篇就来看一看推特亚马逊和苹果🍎 💊Entry level:推特:200k;Amazon L4:160k;苹果ICT2: 177k;推特胜出 💊下一个level:推特SWE2: 250k;Amazon L5:225k;苹果ICT3:210k;推特胜出 💊Senior Level:推特350k;Amazon L6:330k;苹果ICT4:320k;推特持续胜出 💊4th level:推特Staff SWE 508k;Amazon 继续L6:330k,Amazon的L6工资跨度很大,我认识的L6小伙伴冲破400k的很多;苹果ICT5:447k 💊再高一个level就又到了华人glass ceiling了:Amazon L7:669k;苹果ICT6: 719k 出处:levels.fyi 🌈以上 不得不说码工在美国大厂收入还是非常不错的 基本属于钱多事少责任轻的类型 建议正在找工作和即将找工作的小伙伴点赞收藏起来 参考薪资的同时 在刷题熬不下去的时候拿出来看一看 大美刀🔪在向你招手 fighting⛽️💪 接上篇FLAG tm的package年收入大对比 就酱啦 因为我很少有小伙伴在Apple 对于内部工作日常不是非常了解 欢迎内部人士继续补充~有疑问的小伙伴也欢迎留言哦~

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谷歌 Facebook 微软 package大对比💰💰

当时的我初出校门 经过一系列准备和面试 终于进入了我的Dream Company 微软 那时候是2013年 我拿到的package📦是143k 14万3千刀 换算成人民币是90万+ 这对于那个时候的我来说 已经像实现阶级跨越的收入了 那么过了8年 各大厂各阶级收入增长如何呢 —————————干货分割线—————————— 💊大厂收入包括三部分:1. base基本工资;2. stock股票 也就是每年会给你多少股本公司股票 按照股价可以折合出一个总价值;3. bonus年终奖 根据performance进行评估 一般奖金在base的10%-25%之间 💊根据我的经验 微软的work life balance最好 脸书最忙 而微软每个level又细分出来几个小级别 💊entry level 也就是新手入职 三家公司表现差不多 微软略输一点点 💊第2个level 谷歌和脸书都飙到250k左右 25万🔪 微软还在200k以下徘徊 💊senior level 谷歌和脸书大约在350k 据我了解 脸书senior小伙伴的package突破400k不是梦 同样是senior级别的微软员工终于突破200k大关 勉强达到250k左右 💊Principal level 到了这一级脸书可以给到600k大包 谷歌大概在490k左右 而微软又有很多小级别 level65、level66和level67都属于这个范畴 65在300k以下 66大概有350k 67可以达到500k 💊基本上principal就是中国小伙伴们职业生涯的glass ceiling 超越这个级别的大神们我见的少之又少 新生代们可以努力💪打破这个现状 成为真·华人之光 出处:levels.fyi 🌈以上 有疑问的小伙伴欢迎留言讨论哦

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从学校到大厂码工 如何做好前期准备

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从学校到大厂 北美求职经验

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