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寒假4场线上面试都黄了。开学返校，千里迢迢，路程25h。到校就是打扫卫生，整理杂物。第二天满课，有事没午休，晚上睡觉漏风着凉，终于是把自己累感冒了。结果感冒了才想起来自己还有一个一面测试题没写，但是昏昏沉沉看不下去；又想到今天boss还没投满150，得赶紧投完；之后又想起自己还没看课学习......焦虑，急躁，颓废，厌恶......各种情绪交织，终于接受了。谁让自己高考前想得太多，井底之蛙，没有想学习的心呢；谁让自己大一什么寻找幸福的意义，加入学生会和社管，忙成陀螺拿奖学金呢；谁让自己大二开始摆烂陷入无尽的虚无主义，而执行力--啥也不干呢。所以没办法，如今的结果，都是过往的自己一步步堆积出来的，自己认，自己扛。我大抵是病了。高中疫情居家放假，病痛缠身但不会想学习的事；如今病了，想的是好倒霉，打乱了许多计划，干不成很多事。对自己好一点，一路的风景何尝不值得我们驻足欣赏。那些过去没掌握的东西，不是失去了，而是在未来等待，一步一个脚印慢慢来去拾起来就好了。戒骄戒躁。

应聘了很多家公司，基本上都是小微企业，双非真的无缘大厂吗？哪位大佬帮我看看简历啊？！

DDPM 和 DDIM 的区别是什么？ 第一步：前置小知识（重参数化技巧） 在扩散模型中，我们最常用到一个技巧：如果你有一个符合正态分布的变量 （均值为 ，方差为 ），我们可以把它拆成：  这里的  是一个标准正态分布的纯噪声 。 直白点说： 任意状态 = 确定的基础值 + (随机噪声  噪声强度)。记住这个公式，它是贯穿整个推导的灵魂。 第二步：DDPM 的基础设定（从头到尾加噪） 在原来的 DDPM（去噪扩散概率模型）中，我们有一个清晰的正向加噪过程。 假设我们有一张清晰的图像（或者机器人的一个完美动作），叫做 。我们在它上面不断加噪声，加到第  步时，它变成了 。 DDPM 证明了一个极...