有大华hr吗

场景化比喻：520限量口红抢购假设她最爱的品牌推出限量100支的口红，而全国有10万女生同时开抢，这就是高并发！技术概念对应生活场景并发请求10万人同时点击购买按钮“所有人一起挤进店门”服务器门店收银台“店里只有5个收银员”QPS每秒处理100单“收银员1秒只能扫10支口红”熔断机制店员喊“暂停接单”“人太多干脆关店门休息会儿”负载均衡开10家分店分流“在隔壁商场开新店分散人群”缓存预售登记名单“提前填收货地址的VIP直接付款”为什么她会秒懂？卡顿体验：回忆抢购时页面转圈圈 → 服务器过载错误提示：看到“系统繁忙”报错 → 请求被拒绝抢购技巧：python用她的语言总结“高并发就像你们公司突然...

大学玩了三年，这种简历怎么找工作啊，都不知道应该投什么岗位的实习😭😭😭

在GitHub上看到了一个资源库，整理了很多Pytorch面试题和答案，涵盖了从基础概念到高级应用，包括张量操作、自动微分、神经网络构建、优化器使用等关键知识点。准备 AI/ML 岗位面试的同学，真的应该留意一下。 PyTorch 基础1. 什么是PyTorch，它与其他深度学习框架（如TensorFlow）有何不同？2. 解释PyTorch中的张量概念。3. 在PyTorch中，张量和变量之间有什么区别？4. 如何将NumPy数组转换为PyTorch张量？5. PyTorch张量中的`.grad`属性有什么作用？6. 解释CUDA是什么以及它与PyTorch的关系。7. PyTorch中的自...