多益网络大家的状态更新了吗？

5.16 三面结束 我看粉丝投稿的4.21 一面的 二面过完5.11. 自我介绍2. 怎么理解深度学习损失函数中的最大似然估计 MLE？答案：最大似然估计的目标是找到一组模型参数，让观测到的数据在当前模型下出现的概率最大。深度学习里的分类任务通常把模型输出看成条件概率分布 p(y|x; θ)，训练时希望真实类别的概率越大越好。实际优化时通常不会直接最大化似然，而是最大化对数似然，或者等价地最小化负对数似然。交叉熵损失本质上就是负对数似然。比如多分类中，真实标签是第 y 类，模型对这一类预测概率是 p_y，loss 就是 -log(p_y)。预测越自信且正确，loss 越小；预测越错，loss ...

最近刷boss 投了一堆公司。公司画像员工100-500人，非互联网公司跟着AI热潮产生的岗位需求，多为AI agent开发/全栈开发，基本都是CTO/老板直接对接，流程混乱，要求线下面试，不报销路费，直接不感兴趣拉黑。现在的互联网开发，非进校园的线下面试本来就少，基本都是借助腾讯/飞书会议线上面。走线下反映两个问题：1. 内部能效极低，线上面效率不比线下高？ 2.不懂互联网工具，不会用好互联网产品，内部怎么做的好开发？ 3. 公司没有融资没有上市没有title，凭什么要浪费时间精力给你们线下筛选？这并不表示我们求职者好高骛远，行情不好就安心沉淀寻找方向，盲目的下注只会浪费自己的时间和资源。

28届双九非科班，一周时间BOSS投了160＋，就十几个要简历的，0约面。项目确实烂大街，大中小厂也都投了，官网也投了。5.19开始投的，确实投的晚了，但是0约面是我没想到的，是投的太少了，还是现在时间节点28届的没人要。求牛友们帮我分析一下原因，给点建议，已经道心破碎了😭😭😭

我是 25 年 12 月开始筹备的,今年 3 月 5 号投递的第一份简历,4.16 offer。我筹备分四个方向:八股文、项目、算法、技术。一、项目、八股我想先说我的理解——项目和八股文最好不要分开准备。最理想的情况是:项目本身就有很多能聊的点。简历上写了一条「做了 XX 优化」,面试官顺着这条往下问——为什么要做这个优化?用到了什么原理?具体是怎么落地的?这么做的好处是什么?好多八股文的题型不就是这个样子么?为什么会出现 XX 问题?哪些场景/工具下会出现 XX 问题?用什么方式能解决?每种方案各有什么优劣?我们怎么衡量?怎么预防 XX 问题?实践中,是怎么用 XX 工具解决 XX 问题的?...