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牛客600617
2020-03-12 20:16
北京航空航天大学 Java
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2020-03-12
在牛客打卡110天,今天学习:刷题 10 道
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大家好,我是@程序员花海,之前出过2篇完整从后端转Agent开发的学习路线,也收到了广大牛友的好评,感谢支持!不过首先声明一点,要不要转Agent开发完全按照自己的判断和市场上岗位的需求来决定,我只是单纯分享学习心得。我是从24年的时候开始系统落地Agent,那个时候岗位还没有现在这么多,接触这方面也是业务调整,现在AI coding越来越普及,甚至很多公司的岗位纯后端业务开发放出来的已经很少了。也看到很多牛友焦虑说后端开发不行了怎样,其实不必要焦虑过多,你像拼多多始终不碰AI,人家不是也好好的么?Agent开发还是以后端架构那一套为基础,再加一些相关的内容,因此学习路线上来说还是先学后端,再...
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03-04 00:14
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老哥你从投递简历测评完到一面中间隔了多久呀,我这边已经过了五天了仍显示简历筛选中是不是就是挂了
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03-04 21:05
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人生第一次主动投递简历,深受打击总共打招呼120,其中67个未读,34个已读不回,主动涌上来的5个字节和3个华为kpi,婉拒。最后11个投递简历,然后6个已读不回,2个询问实习时间后口头承诺约面,3个要了简历逗逗我然后没看。想问问该怎么办这是正常的嘛
冰炸橙汁_不做oj版:
不一定非要 boss 上找,官网直接投递也行,现在美团字节 pdd 携程等等暑期都开了
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03-25 18:31
门头沟学院 FPGA工程师
具身智能面试题
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...
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