中兴9.1笔试

AI发展的太快了，软件又多，该选哪一个，做什么，给大家一些启发，选择你认为合适的～  场景 1：写课程设计/小项目（从 0 到 1） 最优解：Cursor 单飞 为什么：  课设规模小（500-3000 行），Cursor Composer 一次性生成多文件，效率最高 VS Code 生态熟悉，没学习成本 学生免费的 Pro 福利薅一下  实操：  在 .cursorrules 写需求 + 技术栈 Composer 生成项目骨架 Agent mode 跑通  我前几天用这个组合 4 小时写完一个 Web 课设（前后端 + 数据库），全程不用切窗口。 场景 2：刷 ******** / 算法学习...

现在好多技术都在学，项目还在搞，但是害怕时间太晚来不及了，只要有人要我就可以了小厂也可以，佬佬帮我看一下😭😭

暑期实习投了十几天，能投的都投了，一个面试没有，pdd，快手，小米直接挂，不然一直都泡池子，简历还能怎么改进吗，后端还是太卷了

第 13 题：混合精度训练（Mixed Precision Training） 题目 解释混合精度训练（Mixed Precision Training）的原理和优势。 一、在做什么？ 混合精度训练指在训练中部分使用 FP16（半精度），部分保留 FP32（全精度），在保证数值稳定性的前提下，用 FP16 加速计算、节省显存和带宽。 典型做法：前向和大部分反向用 FP16，权重和优化器状态用 FP32 维护，梯度在 FP32 下累加/更新后再转回 FP16 参与下一轮；对易溢出层（如 softmax、LayerNorm）保留 FP32 或做 loss scaling。 二、原理要点  FP16...