记得以前有个新闻，大意是说有个女孩子以她的成绩考入北大清华没问题。但她从小参加各种社会活动，深受曾留学法国的母亲“生命的意义在于体验最多而不是最好”影响，决定放弃高考，申请包括哥大在内的大学，并获得成功。新闻下面附上了一张那个女孩子的照片，还很清秀，于是这则新闻就获得大量转载，一片褒扬之声。我没有任何的仇富仇美仇优心理，不过在这条新闻下面我看到的最好的评论还是：我没有皇城根下的家，也没有留过洋的爸妈。我只能咬着牙拼命学习，在千军万马中挤破头，换来一个国内普通的大学，而我还要拼命努力，才能换来一个普通的人生。但这条新闻把千万个我们这种普通家庭却从没放弃努力的孩子，当成了傻瓜。    在上海，复旦...

想知道这种双非简历能拿啥工资，不行的话就考研刷学历或者考公了。不太清楚自己竞争力如何，AI相关岗位有戏吗？求大佬帮忙看看orz

base:深圳民办本科找软测春招，简历求指点

1、自我介绍2、项目介绍3、介绍 NLP 中数据增强方式NLP 中常见的数据增强方式主要有同义词替换、随机插入、随机删除、随机交换、回译、模板扩写、噪声注入、对抗样本增强和基于大模型的数据改写。同义词替换是把句子中的部分词替换成语义相近的词；随机插入和删除适合做轻量扰动；随机交换适合增强模型对局部顺序变化的鲁棒性；回译是把句子翻译成另一种语言再翻回来，能够保留大意但改变表述；模板扩写适合分类和信息抽取任务；噪声注入比如加入错别字、空格、标点变化，适合提升鲁棒性；对抗样本增强更偏训练阶段优化；现在更常见的是让大模型做改写、扩写、同义表达生成。数据增强不能只追求数量，更重要的是标签一致性和语义不偏...