打开朋友圈，有人晒offer晒到像在打扑克牌，有人收感谢信收到手软。今年的秋招，有人说比前两年还难，有人说意外捡漏成功。作为一个经历过的人，我来给大家讲讲今年秋招的那些哭笑不得的事。  一、秋招众生相：人类的悲欢并不相通 我给总结为四种类型的秋招众生相，总有一大批天选人会收割Offer，然后在牛客、招聘群来炫耀自己的收割offer，表面上让他人给出建议，实际降维打击众人！也会有这样一批人，一开始几个月面试都没几个，可11,12月却收到了2,3个意向，运气还是很重要的。 有不少的同学会选择转行，因为80%甚至以上的人，都是跟着学校进行学习的，那么找不到工作是大概率事件，但学校就业率还是要保证的，...

阿里hr面真的给我面一身汗

图一为自己纯手写的代码，1024拉了坨大的

对抗生成网络算法基础知识 基本思想 生成对抗网络（GAN）的核心思想是通过两个神经网络——生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的对抗训练实现数据生成。生成器负责生成尽可能逼真的假数据，判别器则试图区分真实数据和生成数据。二者在博弈中不断优化，最终生成器能产生难以被判别器识别的数据。 GAN的基本架构  生成器（Generator）：输入通常是随机噪声向量（如高斯分布），通过反卷积或上采样操作生成数据（如图像）。其目标是最大化判别器的误判率。 判别器（Discriminator）：输入为真实数据或生成数据，输出为数据真实性的概率（0到1）。其目标是准确区分真假数据。...