写在前面：是我对象租的房子，当初挑了很久才看中这套，之后打算与我合租所以忍痛转租。我可以为描述的真实性做担保，优缺点都说得很详细了，有兴趣欢迎私戳我（以下内容为对象第一人称）万达茂公寓两室一厅loft转租，7月1日可入住，3300一个月，套内面积大约65平兼顾交通和生活便利，华为人的最优选择！！优点：1. 通勤方便：离地铁站超级近，步行300m，最晚可以8.36出门坐8.42分的地铁 （睡个懒觉比什么都重要啊家人们）2. 生活方便：外卖可以点盒马 & 山姆极速达&manner & 其他，下个楼就是商场 ，商场有健身房瑜伽室，以及很多幼儿培训3. 房间配套好：原本是房东自...

如题，孩子们我的人生毁了😀，我已经双腿发软，眼神空洞，生活无望了；对了，他偷了我简历还准备高我辅导员😀，没见过这么恶心的人

boss上100多个沟通（大中小都有），只有10个不到要了简历...一个面试也没有。小东西想请大佬们看看，求指点，是不是项目太简单了。目前背完了八股但是leetcode100还没怎么刷，我自己有点想笨鸟先飞，哪怕是个中小厂实习也好。。绝对没有急功近利的意思，听劝，  求亲喷

1.你最喜欢的数据结构上的或者从其它地方学到的算法是什么，你为什么喜欢它梯度下降算法梯度下降算法是机器学习和深度学习中的训练算法的具体实现，换句话说没有它也就没有今天的机器学习和深度学习，它的作用在于使得我们的机器学习算法能够尽可能接近训练的目标（正常情况下不会完全接近目标），进而结束漫长的训练过程。我们都知道 1m=100cm，但是他们之间的关系，我们可以通过一次次不断的训练或者说猜测来得到。假设我们的输入为：x, 权重为: w , 输出为: y, 可以得到：y = xw x可以理解为我们输入的1（m）, 权重不知道，初始化为：0.1，因此，我们可以得到：yi = 10.1=0.1,然而我们...