最近面试的感受,很多候选人面对“问题”回答稀里糊涂的原因:

遇到不少人,针对于我的“问题点”逻辑混乱,或者支支吾吾说不清楚,或者完全答不上来;

遇到不少人,针对于我的“问题点”逻辑混乱,或者支支吾吾说不清楚,或者完全答不上来;

但是不少我提的“问题”点不是特别抽象,而是在实战中确实会遇到,而且可能经常遇到;


这里没能给到满意回答的原因,是工作中即使遇到了该问题,能凑活解决就过了,对于问题太敷衍;

  • 1、没能进一步挖掘
  • 2、也没有在事后对该问题进行梳理,包括追溯问题的各层逻辑,以及解决方案的步骤,以及每一步解决方案的背后蕴含的基本原理。

这个梳理过程十分的关键,能让你把我该“问题”背后的知识脉络,新的问题,难题,背后一定是隐藏着你所陌生的知识领域;

若能把它梳理清楚了,并且和你已经沉淀的知识产生连接,使这个小网络,和你已经存在的大网络对接上,那么就产生了极其深刻的理解力;

于是深刻的记忆力也就诞生了,并且你对该问题背后的知识层次结构也是清晰明了,不至于被问到时,逻辑混乱,支支吾吾;


  • 但我面试完别人,再翻看我自己写的博客时,这种感触特别深;
  • 假设我当时没有写下来,我现在应该也记不住,并且对该问题的逻辑脉络也是稀里糊涂的;
  • 而当我再次翻看自己写的博客的时候,又能发现一些需要修正和补充的地方;这种打补丁,是对知识网络的有一次优化和升级;

梳理的过程是很难在头脑中凭空完成的,而且也很难在一段时间之后被完整召回,更难以在日后进一步修正、补充、打补丁,完成升级;

只有把这个过程“纸面化”,梳理才能真正的完成,也更容易打补丁,完成进一步的升级。


如果培养了这个习惯,我觉得在被问到自己遇到的问题时,不至于答的稀里糊涂,甚至完全可以应付面试官递归式的钻问;

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相关系数异常告警系统 - 滚动窗口Beta增强

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皮尔逊相关系数异常值影响

一、执行摘要 1.1 问题概述 在加密货币市场的相关性分析中,皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient)作为衡量两个资产收益率线性相关性的核心指标,对异常极端值高度敏感。当市场出现闪崩、闪涨、交易所故障或数据错误等异常情况时,这些极端值会显著扭曲相关系数的计算结果,导致: * ❌ 相关性被低估:当只有一个序列出现异常值时 * ❌ 相关性被高估:当两个序列同时出现异常值且方向一致时 * ❌ 分析结果不可靠:基于失真的相关系数做出的决策存在风险 1.2 核心发现 1. 异常值影响显著:单个异常值可能导致相关系数变化超过 50% 2. 加密货币市场异常值频繁:闪崩、闪涨、流动性枯竭等事件常见 3. 当前系统缺乏保护:hyperliquid_analyzer.py 中未实现异常值处理机制 4. 解决方案成熟:Winsorization 方法可以有效缓解此问题 1.3 建议措施 * ✅ 立即实施 Winsorization

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如何找到、训练、养成英文独特的韵律感呢?

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英文独特的韵律感

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