offer比较：京东产品研发部软件开发和网易互娱游戏研发

看到一个来自35岁80后硬件老玩家的回复。经常会在往上看到有人探讨，嵌入式有35岁危机吗？我今年正好35，曾经在一线干了单片机开发10年。前几年出来单干了，不过现在让我出去找工作，一点压力也没有。我身边有一些96后，00后的小年轻，他们普遍的想法都是：1.想加班？不可能！2.只能单休? 那我还是不干了！3.工资低？凭什么给你卖命！通过无际单片机的项目找到工作的那些小年轻，很多都是这想法。我觉得他们不是去工作，而是去整顿职场。对比我们那个年纪，伤害性不大，污辱性极强，我们这代80后挣的全TM是窝囊费。我考你一个问题：一个企业主，喜欢招一个随时可能“仗剑走天涯”的浪子，还是一个听话的小奶狗？正常的...

211本硕+3实习+3项目=路边一条😋

前端找了一个多月了还没有找到实习

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 ...