难道真有人看排名选本科学校吗？本科那几门课
在同一级别的学校学都差不多。然而其他方面差别巨大。
比如 Cal，宿舍拥挤不够住，千人大课，选课选不上甚至因此推迟毕业，图书馆椅子坏了没钱修。周围犯罪率高，在图书馆学习，去趟厕所回来电脑能丢了。我们学校这些年去 Cal 的全是小中，其他人谁会付外州学费上这样状况的大学啊

财务自由的定义是什么？

财务自由、心理自由与灵魂自由
财务自由是个很个人的概念，不但与消费习惯密切相关，还要心理与心灵修为的加持。
心理自由指的是凡事以自己的意志去判断掌控，平衡贪婪与恐惧，不会攀比虚荣，不随波逐流，基本脱离了外界对自己的撑控。没有心理自由，就没有真正的财务自由。
心灵自由，心安理得，自由自在，人生圆满。好好体会一下自在的真谛吧。
心无安处，很难获得真正的财富自由，还会在得失之间迷失。周末愉快！

港股有一批股票的股价上涨了30%到40%
随着高盛将中国股市至“超配”，高喊出中国股市还能再涨15-20%的预期，市场乐观情绪达到高点。恒生中国企业指数在过去一个月的涨幅已经超过30%，在彭博跟踪的全球90多个股指中排名第一。
然而这般短期内的史诗级大涨，仍引发市场不少讨论声，后市“动力”究竟如何？
景顺公司香港和中国内地首席投资官Raymond Ma强调基本面的重要性：
短期内市场情绪可能会超调，但人们最终会回归基本面。由于这波涨势，部分股票已经被高估。
他还补充道，目前并不急于增加仓位：
有一批港股股票价格上涨了30%到40%，几乎达到了历史高位......未来12个月的基本面是否会像它们达到峰值前一样好，这对我来说更加不确定，这将是我们可能削减的仓位。

摩根大通资产管理同样持谨慎态度，认为能否出台更多政策措施仍是关键，市场正在等待新的政策指引得到巩固。摩根大通亚太区首席市场策略师Tai Hui表示：
需要出台更多的政策步骤来提振经济活动和信心。迄今为止宣布的政策可以帮助平滑去杠杆化过程，但资产负债表的修复仍需进行。
Tai Hui还认为全球经济的不确定性也将造成一定影响，比如美国大选仅有一月之遥。
但是考虑到中国股市估值仍处低位，不少机构颇为乐观。Fidelity International全球多资产投资管理负责人Matthew Quaife表示：
市场反弹还未结束，仍有大量资金需要重新平衡，尤其是来自全球投资者的资金。从技术角度看，估值仍低于均值，反弹可能会继续。当然反弹能在多大程度上转化为收益，还有待观察。

在面试LinkedIn产品经理（PM）岗位时，整个流程非常重视产品思维、市场理解和团队协作能力。**第一轮电话面试**是行为面试，面试官首先询问了我关于过往产品经验的问题，比如：“描述一个你曾经主导的产品开发项目。”我分享了一个成功推出新功能的案例，重点阐述了我如何收集用户反馈、进行市场调研，并根据数据驱动的决策来制定产品路线图。面试官接着问我如何处理团队内部的意见分歧，我解释了我通常会通过召开会议，确保每个团队成员都能表达自己的观点，最终以数据和用户需求为依据达成一致。

**第二轮电话面试**专注于产品设计。面试官问我：“如果要改进LinkedIn的职业推荐功能，你会如何进行？”我首先分析了当前用户的痛点，提出了一些改进建议，如通过机器学习算法提升推荐的精准度，增加用户输入的自定义选项，以及为用户提供职业发展的数据分析。面试官接着询问了我如何衡量这些改进的成功指标，我提到将使用用户点击率、转化率和用户满意度等关键绩效指标（KPI）。

**现场面试**分为四轮。**第一轮**是市场分析，面试官让我分析LinkedIn在社交媒体领域的竞争优势。我讨论了LinkedIn如何通过专业网络和内容共享建立其独特的市场地位，并提出通过增强社区互动和用户生成内容来进一步提升用户参与度的建议。面试官随后询问我如何评估市场机会，我解释了使用SWOT分析（优势、劣势、机会、威胁）来识别潜在市场空间的重要性。

**第二轮**是产品战略，面试官问我：“如何在LinkedIn上推出一个新功能，以吸引更多的年轻用户？”我建议通过社交互动功能（如故事分享和短视频）来提升年轻用户的参与感，同时整合职业发展指导和网络活动推荐。面试官还让我阐述如何进行用户测试和收集反馈，以便在发布之前优化功能。我强调了快速迭代和用户反馈循环的重要性。

**第三轮**是技术讨论，面试官询问我如何与技术团队合作实现产品愿景。我分享了我通常如何在产品开发的各个阶段与工程师沟通，包括需求定义、优先级排序和功能验证。面试官接着问我如何处理技术实现中的挑战，我解释了通过持续沟通和定期更新确保项目顺利进行的方法。**最后一轮**是行为面试，面试官问我在压力环境下的表现。我分享了一个在紧迫的项目时限下，我如何通过团队合作和有效时间管理，成功带领团队按时交付高质量产品的案例。

在面试LinkedIn机器学习工程师（Machine Learning Engineer）岗位时，整个流程关注于技术能力、项目经验和团队合作。**第一轮电话面试**是技术基础，面试官询问了我对监督学习和无监督学习的理解，特别是它们的应用场景。我解释了监督学习主要用于分类和回归问题，例如使用逻辑回归进行信用评分，而无监督学习常用于数据聚类和降维，如使用K均值聚类进行客户细分。接着，面试官询问了特征选择的重要性，我提到使用L1正则化和树模型的重要性来自动选择特征，同时介绍了与PCA结合使用的优势。

**第二轮电话面试**专注于编程和算法实现。面试官给了一个数据集，并让我用Python实现一个简单的机器学习工作流。我首先进行了数据清洗，包括处理缺失值和异常值，然后使用Scikit-Learn库进行特征工程和模型训练。我选择了随机森林模型，并解释了如何通过网格搜索来优化超参数。面试官还询问了如何评估模型性能，我详细描述了使用交叉验证和ROC曲线的方法，并解释了选择合适指标（如AUC）的重要性。

**现场面试**分为四轮。**第一轮**是系统设计，面试官让我设计一个用于招聘系统的简历筛选模型。我提出使用自然语言处理（NLP）技术提取简历中的关键信息，并结合机器学习模型进行评分和排序。我详细讨论了如何收集数据、定义特征以及训练模型，并提出使用F1分数作为评估指标。面试官询问了如何处理简历中的不平衡数据，我建议采用欠采样和过采样的方法。

**第二轮**是关于深度学习的应用，面试官问我如何使用递归神经网络（RNN）进行时间序列预测。我解释了RNN的基本结构，以及如何使用长短期记忆（LSTM）单元来克服普通RNN的梯度消失问题。面试官还让我设计一个模型，用于预测用户行为序列，我详细讨论了数据预处理、模型训练和评估的方法。

**第三轮**是解决实际问题，面试官询问我如何应对模型部署后的性能下降。我分享了我的经验，包括监控模型性能、识别漂移和重训练模型的方法。我提到利用A/B测试来验证新模型的效果，以确保不会影响用户体验。**最后一轮**是行为面试，面试官询问我如何在多团队协作中处理技术挑战。我分享了一个具体案例，描述了我如何通过明确沟通、建立信任和共享目标，成功协调不同团队的工作，确保项目按时交付。

在面试LinkedIn机器学习工程师（Machine Learning Engineer）岗位时，整个流程紧密且多样化，着重于技术能力和解决实际问题的能力。**第一轮电话面试**主要是技术基础考核。面试官问我关于机器学习的基本概念，比如监督学习与无监督学习的区别。我详细解释了这两种学习方式，并提供了一些例子，比如分类和聚类。接着，面试官询问我对模型评估的理解，特别是如何选择合适的评估指标。我讨论了准确率、召回率、F1分数等指标的适用场景，并举例说明如何处理类别不平衡的问题。

**第二轮电话面试**专注于编程能力。面试官给了一个数据集，要求我用Python编写代码来实现数据清洗、特征工程和构建一个机器学习模型。我首先清洗数据，包括处理缺失值和异常值，接着进行了特征选择和转换，最后用Scikit-Learn构建了一个决策树模型。面试官还让我讨论了如何优化模型性能，我建议使用交叉验证和网格搜索来调整超参数，并通过可视化工具分析模型表现。

**现场面试**有四轮。**第一轮**是系统设计，面试官让我设计一个推荐系统。我首先定义了目标用户和推荐目标，接着提出了基于协同过滤和内容推荐的混合推荐算法。我详细讨论了数据收集、模型训练、实时推荐和用户反馈循环的整个流程，以及如何处理冷启动问题。面试官询问了如何评估推荐系统的效果，我提到了使用点击率、转化率和用户满意度等指标。

**第二轮**是深度学习的应用，面试官让我解释卷积神经网络（CNN）如何用于图像处理，并要求我设计一个用于图像分类的模型。我详细描述了卷积层、池化层和全连接层的作用，并解释了如何选择超参数和优化模型。我还讨论了使用数据增强技术提高模型泛化能力的策略。**第三轮**是关于机器学习在实际应用中的挑战，面试官询问我如何处理模型漂移和数据偏差的问题。我解释了如何通过定期监控模型性能、重新训练模型以及使用在线学习技术来应对这些挑战。**最后一轮**是行为面试，面试官询问我在团队合作中的经历，尤其是如何处理团队内的技术争议。我分享了一个案例，讲述了如何通过数据驱动的方式和开放的讨论，促成团队达成共识，从而推动项目进展的经验。

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在面试Meta工程经理（Engineering Manager）岗位时，整个过程高度关注技术深度、团队管理和解决复杂问题的能力。**第一轮电话面试**是行为面试，面试官问了我如何在资源有限的情况下完成高优先级项目。我分享了一个项目中，我通过明确优先级、调整资源分配、以及跨团队协调，成功在期限内完成任务的经验。接着，面试官问我如何处理团队成员之间的冲突，我解释了如何通过一对一沟通、公开讨论和建立共识来化解技术分歧，最终推动团队前进。

**第二轮电话面试**聚焦技术领导力和系统设计。面试官让我设计一个可扩展的社交媒体数据处理系统，要求实时处理数百万用户的行为数据。我提出了一个基于分布式架构的方案，采用Kafka作为消息队列，结合Spark和Hadoop进行数据处理，并通过Sharding技术分配负载，确保系统的高可用性和可扩展性。面试官还问了如何优化系统的性能和降低延迟，我建议了使用缓存层（如Redis）和数据分区策略。

**现场面试**有四轮。**第一轮**是系统设计，面试官给了一个场景：设计一个支持数亿用户的聊天系统。我详细讲解了如何通过微服务架构来分离不同模块（如消息传输、存储和通知），并提出使用WebSocket来实现实时通信，以及采用负载均衡和水平扩展来应对高并发。面试官还问了如何处理故障恢复和数据一致性，我建议了多数据中心的容灾策略和使用CAP理论来权衡一致性和可用性。**第二轮**是团队管理，面试官问我如何激励团队并提升团队的工作效率。我谈到通过设立明确的目标、提供及时的反馈和持续的技能提升培训，来增强团队的凝聚力和执行力。我还分享了如何在高压项目中，维持团队士气和减少倦怠的方法。**第三轮**是技术挑战，面试官让我讲述如何处理一个生产环境中的严重Bug。我描述了一个通过紧急修复、回滚和与SRE团队协作来快速解决生产问题的案例，同时强调了在事后分析中如何通过Root Cause Analysis避免类似问题再次发生。**第四轮**是行为面试，面试官问了我如何在公司内部推动技术变革，我分享了一个我在推动技术堆栈迁移过程中，如何通过与其他部门协作、展示技术优势和提供清晰的迁移计划，最终获得公司上下支持的成功经验。

在面试OpenAI工程经理（Engineering Manager）岗位时，整个流程聚焦于技术管理、团队领导力和对AI技术的深刻理解。**第一轮电话面试**主要是行为问题和团队管理经验。面试官问了我如何在高压项目中管理团队，我分享了一个紧急项目中，通过调整工作优先级、定期与团队沟通，确保进度的实例。面试官接着询问了如何处理团队成员之间的技术分歧，我解释了我通过调解讨论、引入数据支持决策、并在必要时亲自介入解决冲突的方法。

**第二轮电话面试**侧重技术深度。面试官问我对AI基础架构的理解，特别是如何有效管理大规模模型的训练和部署。我详细解释了分布式训练、模型优化、以及如何利用GPU和TPU加速计算的具体技术。接着，面试官让我设计一个大规模模型的部署流程，要求兼顾性能和成本，我建议通过云计算资源的弹性扩展、模型压缩和缓存机制来优化。

**现场面试**有四轮。**第一轮**是技术架构设计，面试官要求我设计一个高效的AI训练平台，能支持大规模数据处理。我提出了一个基于分布式计算框架的解决方案，并讨论了如何通过数据管道优化和模型并行化来提高训练效率。面试官还深入问了如何确保模型的可扩展性和部署稳定性，我建议了多层次监控和自动回滚机制。**第二轮**是团队管理，面试官让我讲述如何带领一个跨职能团队（包括研究员、工程师和产品经理）完成一个复杂的AI项目。我解释了如何建立清晰的项目目标、分配任务，并通过定期会议确保所有团队成员步调一致。我还强调了如何培养团队成员的技术成长和职业发展。**第三轮**是技术领导力，面试官给了一个技术挑战场景：团队正在遇到模型训练性能瓶颈，我作为技术负责人需要提出解决方案。我建议了调整模型架构、数据预处理优化、以及引入新的硬件加速方式（如TPU）来提升性能。**第四轮**是行为面试，面试官问了如何处理团队内部的人员变动和招聘压力。我分享了一个在高负荷工作环境下，如何通过文化建设、技术讲座和代码评审，来增强团队凝聚力和技术能力的例子。