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Missedflightdream
2020-10-01 21:46
门头沟学院 Java
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2020-10-01
在牛客打卡4天,今天学习:刷题 10 道
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03-25 02:14
新疆大学 Java
Agent高频送分题:为什么AI Agent多用SEE?以及SSE和WebSocket技术选型
为什么你这个Agent项目选择用 SSE 而不是 WebSocket?是怎么考虑的技术选型 在最近的 AI Agent 相关面试中,我发现这是一个必考的“送分题”。如果仅仅背诵“SSE 是单向、WebSocket 是双向”这类基础定义,很难打动面试官。 面试官真正想考察的,是你对业务场景的适配能力以及对网络协议架构的深度思考。以下是我总结的深度回答思路。 一、 核心分歧点:场景驱动选型 在面试中,我通常会先抛出一个观点:没有最好的协议,只有最适合业务的协议。 SSE (Server-Sent Events):本质是基于 HTTP 的“长轮询升级版”。服务器在处理完请求后,保持连接开启,不断推...
AI求职记录
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03-24 12:31
河南理工大学 后端工程师
佬们帮看看简历啊
焦虑中,不知道怎么办了。。。
西北上单:
应该放俩项目合理一些 我是一个业务开发项目 一个AI项目和你这个写的亮点差不多
你的简历改到第几版了
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03-19 01:17
大连东软信息学院 人工智能
这简历是一坨吗?9成是已读不回
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02-26 13:56
已编辑
重庆财经学院 Java
学院本真的没希望了吗😭秋招0offer,投了也石沉大海,求各位佬指点一下😭
King987:
你有实习经历,但是写的也太简单了,这肯定是不行的,你主要要包装实习经历这一块,看我的作品,你自己包装一下吧,或者发我,我给你出一期作品
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03-27 09:50
吉林农业大学 算法工程师
美团 AI Agent 开发 一面
1.说一下 Transformer 的底层结构吧Transformer 的核心是用自注意力代替传统序列模型里的递归结构。一个标准模块通常包含多头自注意力、前馈网络、残差连接和 LayerNorm。自注意力负责让每个 token 和其他 token 直接交互,前馈网络负责做非线性变换,残差和归一化负责保证深层训练稳定。它真正厉害的地方不是结构复杂,而是信息传播路径短,长距离依赖更容易建模,并且天然适合并行训练。2. Transformer 为什么用了 LayerNorm 呢因为 BatchNorm 依赖 batch 维度上的统计量,但 NLP 任务里句子长度不一致,线上推理时 batch 也经常...
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