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匿名牛油
2024-03-29 14:51
不愿透露姓名的神秘牛友
发布于北京
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15×(12+0-1)
1/1
学历
| 硕士其他 |
公司
普门科技
岗位
试剂研发
地点
深圳
备注
-
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「普门科技」
薪资查询
2年社招,学历乱写。年终不到一个月,目前办公在东莞,试用期3个月,996。网上风评很差。
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好想去诺坎普~
门头沟学院 C++
老哥进去了吗
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发布于 2024-12-09 18:28
广东
暂无评论,快来抢首评~
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03-11 16:04
已编辑
黑龙江大学 Java
做了一个ai项目,面试官追问两小时!
太长不看版:一个面向金融面试的RPA开源项目:基于Skyvern改造,主打三维度权限、高危审批、LLM容错、双Agent,附带简历写法+面试QA+16天开发日志,代码+文档全开源,专治面试没得聊。🌟 核心亮点速览(就三点):业务深度:银行真实权限模型+分级审批+审计留痕技术巧思:Action缓存降本60%、双Agent断点续跑、三层LLM容错面试加成:所有设计决策写在日志里,配套简历/QA手册,让你聊得深👉 项目地址评论区自取,觉得有用给个Star就行~正文开始:做这个项目的起因很简单:我想要一个面试时真正能聊得深的项目。不是那种 CRUD 搭完就结束的 demo,而是一个完整的系统——有...
Musennnn:
项目地址: https://github.com/Musenn/finrpa-enterprise
AI求职实录
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03-10 09:56
吉林农业大学 算法工程师
AI-Agent 面试题汇总 - 深度学习篇
1. 谈谈深度学习中的归一化问题深度学习中的归一化,核心目的是让不同层、不同特征的数值分布更稳定,从而加速训练并提高收敛稳定性。常见归一化包括输入归一化(如像素缩放到[0,1])、BatchNorm、LayerNorm、GroupNorm。BatchNorm在mini-batch维度统计均值方差,适合CNN场景;LayerNorm在特征维度统计,常用于NLP和Transformer。归一化可以缓解梯度消失/爆炸、允许更大学习率、降低参数初始化敏感性。 import torch.nn as nn # CNN里常见 BatchNorm2d cnn_block = nn.Sequential( nn...
AI-Agent面试实战...
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03-12 14:52
已编辑
长沙学院 Java
26届学院本春招求助
秋招官网投了100家没有一个面试,现在春招BOSS沟通了270家,投了27份简历,只有3个面试,还是实习,下面是简历和BOSS上的招呼语,求各位佬指点一下
不AK不改名啊:
先看有没有人收简历,如果收了简历但没面试就是简历问题
这简历密密麻麻字太多了,要突出重点,精简
今天你投了哪些公司?
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03-09 14:13
新疆大学 Java
太夸张了 这就是深圳速度吗
恐怖如斯
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03-12 10:01
吉林农业大学 算法工程师
AI-Agent 面试题汇总 - 大模型微调面
1. 如果想要在某个模型基础上做全参数微调,究竟需要多少显存?这个问题不能只看模型参数量,还得把训练时真正占显存的几部分一起算进去。全参数微调时,显存通常会被下面这些东西吃掉:模型参数本身梯度优化器状态前向传播保存的激活值CUDA 运行时和框架缓存如果用的是 AdamW 这类优化器,除了参数之外,还要额外维护一阶矩和二阶矩,所以训练显存会明显高于推理显存。一个比较粗糙但实用的经验是:全参数微调的显存,往往是模型权重显存的 6 到 12 倍左右,具体还得看序列长度、batch size、是否开 gradient checkpointing、是否做 ZeRO/FSDP 分片。拿 7B 模型举例,F...
AI-Agent面试实战...
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