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2019-07-31 10:09
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北京航空航天大学 Java
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牛客sp
l1和l2.大家都怎么解释的,为什么l1正则化就是先验服从拉普拉斯分布呢?这个是为啥?
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Rrui
大疆_测试工程师
prml上面第一章关于这个写的很清楚明了
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发布于 2019-07-30 21:42
飞猪的世界
首都经济贸易大学 安卓
你可以看下 拉普拉斯分布 的公式,以及 最大似然估计 (MLE) 和 最大后验概率(MAP) 的区别。 简单理解就是: 最大后验概率(MAP) 推到最后多了一个 P(\theta) theta就是模型的参数,需要你估计 theta 的分布,如果你认为 theta 满足 拉普拉斯分布,那就等价于在最大似然估计的基础上,利用结构风险最小化原则,对模型加了 L1正则。
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发布于 2019-07-30 20:19
暂无评论,快来抢首评~
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AI把实习生冲烂了
总结一下近期找实习的感受吧,鼠鼠是过年前吧实习给辞职了。过完年,到现在还在找实习中。个人感觉AI对底层程序员或者实习生的冲击很大,很多公司都不要那么多人手了,例如以前计划招5个人,现在只要2 3个人就能覆盖日常的开发任务。属实是把我们的实习坑位给填满了。总结其实大家不必要听风就是雨,取代程序员是不可能的,因为永远有业务这个东西存在,也需要有个人来背黑锅等等问题。只能说是会淘汰掉不会用AI的人,所以加油吧码农们,我们都是最棒的,能找到好工作的
码bug工号007:
嗯嗯 感觉业务还是需要有人做锅还是要有人背 但是ai提效了 所以人员会缩减 岗位可能也会合并一些 比如 前后端分离 后面慢慢会往全栈靠拢
今年找实习到底有多难?
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1、自我介绍2、项目拷打3、RAG 的完整链路是什么,哪些地方最容易出问题RAG 的完整链路一般是文档接入、清洗去噪、切 chunk、向量化、建索引、在线检索、重排、上下文构造、Prompt 拼接、模型生成和结果后处理。线上请求过来以后,先对用户 query 做归一化处理,再进行向量召回或者混合召回,把候选文档取回来,然后用 rerank 模型重新排序,选出最相关的内容拼到 prompt 里,再交给大模型回答。最容易出问题的地方通常有几个。第一是 chunk 切得不合理,太短会丢语义,太长会导致噪声太多。第二是召回率不够,模型根本没拿到正确证据。第三是重排不准,正确文档被排到后面。第四是上下文...
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03-06 20:09
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27届末211Java后端简历求拷打
现在才学到苍穹外卖,会不会太晚了TvT,在想能不能找小厂刷刷实习经历,这简历可以试着投吗?有人能指点一下吗,谢谢大佬
King987:
你这个学历找个中大厂刷实习经历都是可以的,但是项目要有亮点才行,这个什么外卖就不要做了,去找找最新的项目,至少涉及高并发或者是新型的AI技术mcp rag啥的 ,我在出简历点评,但是你这个没什么好点评的,内容太少,而且含金量太低。自己改一改吧,或者看一下我的项目地址中,那里有大厂最近做过的实习项目
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03-19 20:57
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📍面试公司:拼多多🕐面试时间:3.17(boss投递,很快约面)💻面试岗位:测试工程师❓面试问题:1.自我介绍2.为什么做测试3.之前实习过程中,测试和开发的占比4.偏向于测试还是开发5.拷打实习(聊了接近二十分钟)6.你认为好的测试流程是怎么样的7.好的测试用例要包含哪些信息8.用什么软件写用例9.优惠券领取接口,设计测试用例10.做过接口测试吗?11.搜索功能设计测试用例12.常用的用例设计方法13.用过哪些测试工具14.哪个语言用的多?15.重载和重写什么区别16.list和set的区别17.页面加载特别慢,怎么排查18.如何排查前后端问题19.两道sql20.判断回文串21.反问...
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