工行软开

题目描述:入职后，导师会请你吃饭，你选择了火锅。火锅里会在不同时间下很多菜。不同食材要煮不同的时间，才能变得刚好合适。你希望吃到最多的刚好合适的菜，但你的手速不够快，用m代表手速，表示每次下手捞菜后至少要过m秒才能再捞(每次只能捞一个)。那么用最合理的策略，最多能吃到多少刚好合适的菜？输入描述: 第一行两个整数n，m，其中n代表往锅里下的菜的个数，m代表手速。 (1<n, m<1000)接下来有n行，每行有两个数x，y代表第x秒下的菜过y秒才能变得刚好合适。(1<x,y<1000)输出描述: 输出一个整数代表用最合理的策略，最多能吃到刚好合适的菜的数量。示例1输入： 2...

牛客网你tm用的哪个时区的时间

27届双非本计算机专业，感觉前后端挤满了人 ，于是转AI产品经理 ，学习相关知识 ，做项目改简历，但是投了半个月简历，打招呼了1k➕，只有3个约我面试，还都是那种0-20人的公司，我感觉有点不靠谱，我觉得怎么也得是中厂啊…是简历有问题吗，求指点，还是现阶段没实习没学历的我只能先去这种公司

1. 自我介绍2. 项目拷打3. 你实习做了什么 有什么提升 详细说说4.Transformer 为什么适合做大模型底座？Transformer 适合做大模型底座，核心原因是 并行能力强、长距离依赖建模能力强、扩展性好。RNN 按时间步串行处理，训练效率低，而且长距离依赖容易衰减；Transformer 使用 Self-Attention 直接建模任意位置之间的关系，训练时可以并行处理整段序列，所以更适合大规模预训练。现在大部分大模型都以 Transformer 为核心结构。5. Self-Attention 的公式是什么？输入 (X) 先映射成 Query、Key、Value：注意力计算公式...