吴可，毕业于安徽农业大学，专注生鲜食品15年，负责五百亿生鲜大盘，前阿里巴巴高级运营专家（P8）、前拼多多全国生鲜行业负责人（对标阿里P9），下面是他的履历： 2005年，吴可从安徽农业大学毕业后，早期一直在农业领域工作。作为公司代表驻点孟加拉，为BRAC指导农业生产。 2007年，作为麦咨达首席咨询师,和德国瑞士法国专家组工作三年,为麦德龙，家乐福的国内百家供应商和农场建立整套食安体系，并持续提供培训指导。建立国内首套质量追溯体系。 2011年，在生鲜行业创业，创立小蚂蚁优选平台，公司做到了安徽老百姓认可的自种生鲜宅配。 2016年，加入阿里巴巴淘鲜达，同时负责过浙江省盒马鲜生线上和整合营销...

不会写就请教找不到人就网上搜一搜搜不到 不会搜 就直接在这评论不会评论就烧烧香。 我人不就在这里么。。。。 #最后再改一次简历#  #写简历别走弯路#  #大数据#  #简历被挂麻了，求建议#  #offer#

马上就要变为家族聚会中被评判的重点对象了 #国企vs私企，你更想去？# #稳定和高薪更看重哪个？# #焦虑# #裁员#

LLM 大模型学习必知必会系列(五)：数据预处理(Tokenizer分词器)、模板（Template）设计以及LLM技术选型 在模型训练过程中，数据及数据处理是最为重要的工作之一。在当前模型训练流程趋于成熟的情况下，数据集的好坏，是决定了该次训练能否成功的最关键因素。 在上一篇中，我们提到了模型训练的基本原理是将文字转换索引再转换为对应的向量，那么文字转为向量的具体过程是什么？ 1.分词器（Tokenizer） 在NLP（自然语言处理）领域中，承担文字转换索引（token）这一过程的组件是tokenizer。每个模型有自己特定的tokenizer，但它们的处理过程是大同小异的。 首先我们安装好...