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昨天 19:23

杭州电子科技大学大数据开发工程师

面对实习，你要注意的事？

公司对实习生的第一个要求就是细节，哪怕是前一天凌晨团队从几十个G资料里提炼出的报告，在交到客户手上的时候，包装从字体到图像形状再到配色再到模板等等都非常考究。哪怕客户没有惊艳的感觉，起码会非常舒服。所以不要抱怨你的上司让你一份报告改一千遍，那一定是你细节上做得不到位。 加班文化对实习生来说，绝对是煎熬，没有之一。但渐渐发现，加班的痛苦已经被完成目标时巨大的满足感弥补了，从煎熬到慢慢开始享受加班带来的乐趣。试想当你熬夜两三天做出的东西，得到上司一个赞赏的眼神或者一句“Good job”时，那种感觉简直比高温40度的夏季吃了一桶哈根达斯还要爽。

实习生的生存小技巧

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03-03 15:53

已编辑

黑龙江大学 Java

我做过的，被面试官夸爆的那些Ai项目(一)

在当前开源项目极为丰富的背景下，付费资源并不一定意味着最前沿的技术优势，在具体执行层面展示出自己的独特价值，才是简历上最重要的加分项。1. WebMCP — 让网站主动告诉 AI 该怎么操作AI 操作浏览器的方案一直靠"猜"——截图识别、DOM 解析，错误率 15-30%。WebMCP 反过来，让网站自己声明能做什么，AI 直接调用结构化接口，准确率接近 100%。Chrome Canary 已实装。企业内部系统的 WebMCP 适配目前几乎没人做，是明确的蓝海。推荐理由：简历上写的不是"我会用某个框架"，而是"我在标准刚发布时就做了企业适配&...

书海为家：#人脑vsAI# 尽管深度学习的最初灵感来源于人类的大脑，但二者的运作方式截然不同：深度学习所需要的数据量远比人脑所需要的多得多。可是一旦经过大数据训练，它在相同领域的表现将远远超过人类（尤其是在数字的量化学习，例如挑选某人最可能购买的产品，或从100万张脸中挑选最匹配的一张）——相对来说，人类在同一时间内只能把注意力放在少数几件事情上面，而深度学习算法却可以同时处理海量信息，并且发现在大量数据背后的模糊特征之间的关联，这些模糊特征不仅复杂而且微妙，人类往往无法理解，甚至可能不会注意到。虽然深度学习拥有人类所缺乏的并行处理海量数据的“绝技”，但不具备人类在面对决策时独一无二的汲取过去的经验、使用抽象概念和常识的能力。与人类相比，深度学习想要充分发挥作用，离不开海量的相关数据、单一领域的应用场景以及明确的目标函数，这三项缺一不可，如果缺少其中任何一项，深度学习将无用武之地。

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