有没有什么理财方法

题干解析 题设给定我们一个可能具有多个联通分量的无向图，，每个顶点被视作一个电站，针对该图题设要求我们进行一系列操作，操作分为以下两类：  一类操作：代码[1, x]   如果设备x在线则记录设备x的编号 如果设备x不在线则记录与设备x相连的联通分量中编号最小的且未下线的一个。   二类操作：代码[2, x] 操作效果为将设备x下线。下线操作不影响联通性。  初始时所有设备均在线 算法思路  DFS：针对所有节点进行DFS操作将所有同一联通分量标号压入最小堆中 懒删除：进行二类操作时不直接操作堆中数据，而是使用下线标记数组暂存下线记录，当需要进行一类操作且操作对象为下线时在根据下线记录处理堆顶...

这个简历，在boss投了二十多家了，没有安排一场面试，或者就是已读不回，现在做嵌入式门槛那么高了吗😴

本人211本，去年八月底到到字节实习（上个月问了没有转正机会），秋招也投了一些，没认真准备，到现在还是0offer。最近开始准备春招，做了一份简历，帮忙看看有没有啥大问题。不知道简历内容是不是太少了，需不需要补一个项目经历？实习的部门时b端的，很多项目都是跟业务强相关的，我实在不好偷产出，就包装了四条。春招能拿到一个中大厂的offer就很满意了

昨天刷X的时候,突然发现xAI把整个For You推荐算法开源了。说实话,我当时就愣住了。要知道,推荐算法这东西,对社交平台来说就是命根子。抖音的推荐算法、小红书的推荐逻辑,哪个不是藏着掖着当核心机密?结果马斯克直接把代码扔GitHub上,7000多个star,就这么大大方方让你看。这背后到底藏着什么秘密?一个让我震惊的发现我花了整整几个晚上扒完这套代码,发现了一个颠覆认知的事实:X的推荐系统里,几乎没有人工规则。什么意思?传统的推荐系统,工程师会设计几百上千条规则。比如用户点赞过科技类内容,就多推科技,或者转发率高的内容加权。这些都是人脑想出来的逻辑。但X的算法完全不是这么玩的。他们用的是G...