社招求内推

游戏运营问题：看你以往经历没有涉及游戏，为什么想进入这行？深挖活动运营经历：评估效果会关注哪些指标？新游戏上线后，你会优先关注哪些数据？如果游戏下载量、留存、回流同时出问题，先解决哪个？平时玩什么游戏？为什么喜欢它？（建议提前准备游戏分析）你觉得《MLBB》有哪些可以改进的地方？📚 高频考点整理▪️ 游戏运营理解：内容搭建、版本迭代、用户/渠道运营、数据分析缺一不可。▪️ 数据指标：留存率、ARPU、付费率、活跃玩家分析是核心。▪️ 新手引导设计：简洁提示+适当奖励+难度梯度是关键。▪️ 活动策划：节日活动、社区互动、召回机制都能提升在线人数。🔍 行业工具推荐数据分析常用：七麦、蝉大师、S...

避雷中科创达，毁oc

绷不住了

对抗生成网络算法基础知识 基本思想 生成对抗网络（GAN）的核心思想是通过两个神经网络——生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的对抗训练实现数据生成。生成器负责生成尽可能逼真的假数据，判别器则试图区分真实数据和生成数据。二者在博弈中不断优化，最终生成器能产生难以被判别器识别的数据。 GAN的基本架构  生成器（Generator）：输入通常是随机噪声向量（如高斯分布），通过反卷积或上采样操作生成数据（如图像）。其目标是最大化判别器的误判率。 判别器（Discriminator）：输入为真实数据或生成数据，输出为数据真实性的概率（0到1）。其目标是准确区分真假数据。...