数字马力笔试
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选择题也太难了吧,都是大模型的,我会个dan啊

气笑了,英文冒号卡二十分钟。
数马笔试大概都是啥题型呀,编程题是acm模式吗🤔
50%应该是没注意题目要求只统计有未完成记录的试卷,没有未完成记录的试卷不参与统计,我刚开始也没注意到
中英文都试了,还是不对,恶心,不知道错哪了
不会ROUND
“经过评估,很遗憾我们的职位需求与您的经历匹配有差异。因此对于您的此次应聘,我们将不做下一步安排。”
有人收到面邀吗?
不是 “他凭什么” 都去数字玛丽了 不思我来PDD试试?
看起来这个SQL题很恶心)))
税率题细节
忘记区分中英文,1000000写成100000,sql怎么改都是50%
0.5应该是把所有的都算了,题目要求的是存在有没完成的才需要写出来,如果都完成就不需要
许愿🙏
中文冒号神中神想破头没想到
很烦,sql题怎么都是50%
服了还要分中英文符号 难怪一直过不了
编程题还好啦,选择题一堆大模型真麻了,跟团子一样
如果sql题只通过了一半的可以加一个order by exam_id试试,我的就是这样,结果要有序,题目也妹说啊


sql没写出来


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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。 点赞 评论 收藏
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