汇川终面结束，状态待更新

大厂同事给我的感觉就像高中班里的学霸，嘴上说没学习，考不好，但是一出成绩就名列前茅。案例一：我的同事A，基本上每天都和我抱怨ld又给她一个难度非常高的活，干着没意思，马上ddl了还干不完。最后一开周会就被ld表扬干的非常好，原因是下班后电脑带回去通宵达旦的干！案例二：我的同事B，每次吃晚饭遇到都会和我说，不行了顶不住了，今天要八点下班，最后九点的时候仍然还在工位。问就是活还没干完走不了！马上走！正在打车中！案例三：我的同事CDEF，经常周末自愿来加班，看他们的文档记录经常能看到半夜3点左右的修改记录，以及周六日正在编辑中~问了一下其它大厂的朋友，基本都是这个节奏！！！阿里测开：美团数开：快手测...

在学校工作室里面的工位

收藏我了是进人才储备池了还是有戏了😂

5.16 三面结束 我看粉丝投稿的4.21 一面的 二面过完5.11. 自我介绍2. 怎么理解深度学习损失函数中的最大似然估计 MLE？答案：最大似然估计的目标是找到一组模型参数，让观测到的数据在当前模型下出现的概率最大。深度学习里的分类任务通常把模型输出看成条件概率分布 p(y|x; θ)，训练时希望真实类别的概率越大越好。实际优化时通常不会直接最大化似然，而是最大化对数似然，或者等价地最小化负对数似然。交叉熵损失本质上就是负对数似然。比如多分类中，真实标签是第 y 类，模型对这一类预测概率是 p_y，loss 就是 -log(p_y)。预测越自信且正确，loss 越小；预测越错，loss ...