马蜂窝总部工作环境真挺好的

本人大三，在找日常（暑期）实习，年后这一个月面了几家大厂，但都挂了，有的直接在初筛阶段就给我踢了。最好的就是字节进了二面（字节实习生一般三轮：技术面、主管面、HR 面），二面结束以后我过几个小时就点开邮件看看，心想这次一定要拿下，如果能进 HR 面的话基本就稳了。我面完当天晚上做梦都梦到拿到了 offer 给我乐醒了，打开手机一看原来是梦。第二天打开邮件收到了感谢信，心情直接跌到谷底。这几天一直在自我怀疑，就在想每天这起早贪黑的，睁眼闭眼就是算法代码，到头来还是一场空，真觉得挺没意思的。我的性格一直比较要强好胜，我太想要一个机会来证明自己，但是没有办法，无论是我的学历，学校，还是学术项目，竞赛...

总时长35分钟，无手撕，感觉遇到KPI面了，唉35分钟一直在问实习，八股就问了下面的1.redis与数据库的缓存一致性2.redis的zset数据结构3.redis的两个持久化机制4.分布式cap理论5.什么时候ap，什么时候cp6.进程线程协程问怎么没手撕，说一面撕过了，业务是应用宝游戏商城，后面过了还有一面技术面，问面试表现，说挺顺的，可以再关注一下运维数据，然后问转go有难度嘛，就结束了

之前的简历面试官被喷写的涉猎范围太广了，求大佬看看这版有没有问题

1. 为什么选择这个方法？是否尝试过其他 Baseline？效果对比如何？ 回答范例与解析（以选择 SAC 算法为例）： 在我的机械臂抓取项目中，我最终选择了**柔性动作评价（Soft Actor-Critic, SAC）**算法。   尝试过的 Baseline：  DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)：由于是确定性策略，在具身连续控制中探索能力极差，极易陷入局部最优。 PPO (Proximal Policy Optimization)：虽然稳定，但作为 On-policy 算法，样本效率（Sample Efficiency）太低，在真实机械臂...