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一、什么是"工贼"在牛客或者各种打工人聚集的论坛上，"工贼"是一个有点黑色幽默的词。它最早是从工人运动里来的——指那些在罢工期间还继续上工、破坏集体行动的人。被搬到互联网行业之后，它变成了另一种含义：那些主动加班的人，那些不到点不下班的人，那些周末还在写技术博客的人，那些 mentor 没安排活也要主动找活的人，那些在公司里争取更多权限和责任的人，那些下班回家还在跑 demo 的人。简单说，工贼就是那些"明明可以摸鱼但偏偏要卷"的人。在很多人的叙事里，工贼破坏的是行业的"打工人共识"——大家本来可以一起准点下班、一...

简历有没有改进的建议呀。求大佬内推

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😭😭😭

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 ...