紫光展锐校招是不是100%100进

对抗生成网络算法基础知识 基本思想 生成对抗网络（GAN）的核心思想是通过两个神经网络——生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的对抗训练实现数据生成。生成器负责生成尽可能逼真的假数据，判别器则试图区分真实数据和生成数据。二者在博弈中不断优化，最终生成器能产生难以被判别器识别的数据。 GAN的基本架构  生成器（Generator）：输入通常是随机噪声向量（如高斯分布），通过反卷积或上采样操作生成数据（如图像）。其目标是最大化判别器的误判率。 判别器（Discriminator）：输入为真实数据或生成数据，输出为数据真实性的概率（0到1）。其目标是准确区分真假数据。...

拿到书面offer前都不要提前高兴一周前三面结束，所有材料都交了，口头offer也给了，结果昨天下午发短信通知说内部审批没通过哎，只能说积累经验了

一天收到三家面试邀约，这周鏖战！希望给我一个offer吧。

观察者模式概述 观察者模式是一种行为设计模式，允许对象（观察者）订阅另一个对象（主题）的状态变化。当主题状态改变时，自动通知所有观察者并触发更新。该模式广泛应用于事件处理系统、GUI组件和数据监控场景。 模式结构 核心角色  Subject（主题）：维护观察者列表，提供注册/注销接口，定义通知方法。 Observer（观察者）：定义更新接口，供主题通知时调用。 ConcreteSubject（具体主题）：实现主题的具体逻辑，存储状态并在变化时触发通知。 ConcreteObserver（具体观察者）：实现更新接口，根据主题状态执行响应操作。  UML图示 classDiagram class ...