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蒟蒻牛马
2023-09-04 07:45
满帮集团_Java
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满帮内推
内推码:NTAWbRt 可持续追踪!官网:https://app.mokahr.com/m/campus-recruitment/manbang/94191#/home 后续可私聊查进度
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hangwan
门头沟学院 ARM工程师
已投递,感谢!
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发布于 2023-09-09 16:07
浙江
牛客75958975号
东北大学 Java
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发布于 2023-09-05 14:35
辽宁
肖志新
山东大学 算法工程师
已投,感谢
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发布于 2023-09-05 10:21
山东
想要offer求求
华为_研发工程师
已投 CZY-JAVA开发 谢谢
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发布于 2023-09-04 21:24
福建
认真的你在写周报
南京邮电大学 Java
已投,感谢
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发布于 2023-09-04 20:38
江苏
偷到月亮了
网易雷火_前端
已投 感谢~
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发布于 2023-09-04 16:51
陕西
湫湫🐑
广西民族大学 Web前端
已投~感谢~
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发布于 2023-09-04 16:50
四川
kkyl
上海交通大学 Java
满帮内推,已经投递
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发布于 2023-09-04 15:18
北京
凯凯超人
度小满_前端开发工程师
已投感谢
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发布于 2023-09-04 13:05
浙江
牛客457353600号
门头沟学院 财务
已投,谢谢
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发布于 2023-09-04 12:01
上海
FlyWxy
大连海事大学 Java
已投,谢谢您
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发布于 2023-09-04 11:16
辽宁
阳春烟景
门头沟学院 Java
已投,谢谢
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发布于 2023-09-04 10:41
河南
暂无评论,快来抢首评~
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02-05 13:16
南京邮电大学 Java
为什么说Java+langchain4j/spring AI依旧是传统后端
一句话结论Java+langchain4j/spring AI依旧是传统Java后端,只是多了最基础的LLM调用能力Java + Spring AI / LangChain4j ≠ AI 应用开发本身它更多是 “传统后端在接入 AI 能力”,而不是 “以 AI 为核心的应用工程”。差异不在语言,而在“系统的控制权和复杂度在哪一侧”。一、从「系统主导权」看本质区别(这是最重要的一点)1️⃣ Java + Spring AI / LangChain4j 的定位系统主导权在:业务系统 / 后端架构LLM 在这里是:一个能力插件一个“增强模块”一个被调用的外部服务典型结构是: Controller ↓...
等闲_:
其实agent开发和语言没关系,只要能稳定落地可观测,有业务价值的agent就是好agent,而各种语言的agentkit是企业基建必要的,是一些maas平台的agent模块的重要组成,需要提供零代码的能力让M端的同***营agent,所以不要过于纠结这些,真正要看的是模型工程化这整条链路,能做什么,怎么做更方便
机械人避雷的岗位/公司
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02-03 16:35
安徽大学 运营
企业技术中心认定有效期是多久?复审与维护须知:深度解析与实用指南
企业技术中心不仅是国家或地方政府对企业技术创新能力的认可,更是企业享受各项政策扶持、提升市场竞争力的“金字招牌”。然而,很多企业在成功认定后,对它的有效期、复审流程以及日常维护要点却存在盲区。本文将为您深度解析企业技术中心认定的有效期、复审周期,并提供一套严谨、实用的维护指南,确保您的资质持续有效,大化其价值。一、💡 企业技术中心认定的“生命周期”:有效期是多久?企业技术中心的认定通常分为和省级(地方级)两个层面,其“生命周期”——即有效期和评价周期,各有不同。1. 企业技术中心:运行评价是核心企业技术中心不同于某些固定期限的资质,它不设定一个明确的“有效期”,而是以运行评价为核心管理机制。...
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01-03 17:16
已编辑
门头沟学院 数据仓库
第一次感受到世界上有些人真的有优越感
直面社会的优绩主义,这也是一个很好的社会观察实验背景:我在抖音上发我秋招的投递记录分享,用的现在很火的那种电影最后致谢的形式我说我秋招前期投数开,后期投运营销售等业务岗,评论区有人先是说,双非本怎么可能有大厂面试(对,不是说配不配有大厂offer,是学院本都不配有约面大厂的资格)之后我说前期面的研发,后期拿的仓库运营中台offer,然后一群人又说,大厂所有运营岗都是牛马岗,跟研发没得比,更有甚者,直接说某夕夕运营都是水岗(听过水硕水博,第一次听水岗的,我寻思我年包虽然没发跟数据开发比,那也大约二十万了,薪资也还行吧,怎么就水了)😇😇😇😇😇
段段Steady:
优绩主义是这个世界的规则,我们不得不适应,因为我们离不开社会,但是内心要清醒,因为优绩主义等于进入鄙视链,鄙视链永无尽头,最后沦为被裹挟的没有自我的人
秋招特别不鸣谢
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02-02 11:39
浙江大学 全栈开发
3.11 Active-Prompt
思维链(CoT)方法依赖于一组固定的人工注释范例。问题在于,这些范例可能不是不同任务的最有效示例。为了解决这个问题,Diao 等人(2023)最近提出了一种新的提示方法,称为 Active-Prompt,以适应 LLMs 到不同的任务特定示例提示(用人类设计的 CoT 推理进行注释)。下面是该方法的说明。第一步是使用或不使用少量 CoT 示例查询 LLM。对一组训练问题生成 k 个可能的答案。基于 k 个答案计算不确定度度量(使用不一致性)。选择最不确定的问题由人类进行注释。然后使用新的注释范例来推断每个问题。图片来源:Diao等人(2023)
提示词工程指南
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