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不服输的本杰明很认真
西北工业大学 材料工程师
发布于湖北
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@黑黑羊羊:
完美世界系统策划笔试
四月10号做的笔试,想问问大家现在出结果了吗? ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 笔试题目是不定向选择和简答 简答四道 1.分析你最熟悉的一个游戏的社交系统,谈谈优点和缺点 2.玩家普遍反映你的副本较难,怎么在不重做副本而且不改变基础设定的条件下,降低副本难度? 这题从两个方面来考虑,一个是数值,一个是消除玩家游戏中的负反馈(这点我当时并没有想到) 所以我整理的答案:玩家在通关的过程中,每战胜一个小boss可以获得攻击/血量/防御/抗性加成,玩家可以四选一。 3.玩家进入公会的步骤 4.写一个武侠关卡,要求,五个人组队的关卡。写出故事背景,关卡设定,boss技能,战前策略,战中策略,队伍搭配,通关技巧。 我时间来不及,没有来得及写战前战中策略,现在把我的答案整理一下好啦(下划线是新补充的) 背景设定:武林盟主:“我们要去西塔山(邪教驻地)必经过桃花林,桃花林中有妖女瘴桃。你五人乃人中龙凤,现在派你五人前去清理桃花林。注意,想要击败瘴桃必须先要捣毁桃花林东西南北四角的桃花亭。而每个桃花亭都有瘴桃的侍女看守,每个侍女的攻击都不同,万万小心!” 关卡设置:玩家进入副本“桃花林”,boss是瘴桃,需要击败桃花林地图中四角的桃花亭才能攻打瘴桃。东亭侍女,风喆,特殊技能:持续伤害。玩家被风喆的风刃挂到会持续流血。南亭侍女,菇梨,特殊技能:毒气叠加。玩家踩到菇梨放出的毒菇会增加毒气。西亭侍女,冰露,特殊技能:冰冻减速。玩家沾到冰露洒出的水会减速,沾到一定量会被冰冻,并掉大量血。北亭侍女,留雁,特殊技能:雷霆震怒。玩家无法躲避留雁放出的雷电,被雷劈中后,防御降低,抗性降低,并带有减速和封印被动的debuff。 boss技能:瘴桃,失去四个侍女自带30%的怒气值,拥有四个侍女的技能,但是一段时间内只能放出一位侍女的技能。当血量值小于30%,怒气值满的时候,随机释放四个侍女的技能。被动:桃林瘴气,玩家在开启boss战的时候就触发被动,降低玩家防御。 队伍搭配:奶妈,坦克,战士,法师,毒师(可以给队友加成也可以给敌方减益) 战前策略:带控制的技能最好把命中拉满,装备带抗性,奶妈血量一定要够,坦克需要带移速来躲避伤害。 战中策略:玩家进副本必须先杀侍女再杀boss,否则会被boss直接秒。坦克可以吸引战力,奶妈毒师及时给坦克加血,法师远程攻击,战士背后补刀。 通关技巧:四个侍女可以被控制,毒师最好控制拉满。奶妈要随时注意输出血量。打boss的时候,尽量使用普攻或者毒师的毒,不要叠满boss的怒气。
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03-12 15:32
百度_高级研发工程师
一定要转AI,但是要慢转、缓转、有节奏的转
AI岗位暴涨12倍,我会转AI吗? 那毫无疑问,必须向AI靠拢,毕竟谁不想多赚钱呢?毕竟谁想在未来被淘汰呢?但是怎么转,什么时候转,转什么?这是一个值得深思熟虑的问题。 一、不要盲目的转 我知道在这种大趋势、大潮流下,很多人都非常的焦虑,这个焦虑不仅仅是打工人,很多老板也很焦虑,生怕被AI潮流打翻小船。本来很多中小厂就是在艰难前行,AI浪潮一来更是雪上加霜,以至于很多人开始病急乱投医。 算法岗不是谁都能干的:都说传统开发消亡,都想去学python,做算法培训机构一忽悠,就交了小两万的培训费,学个python,就觉得自己跟上AI潮流了,那是纯扯淡。算法岗没有双九硕科班出身打底,没有人会要你。尽管...
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03-01 14:07
门头沟学院 前端工程师
27前端找实习
各位大佬能帮忙看看简历有什么问题😭八股文老是背了忘哭死hot100刷了一半,想先冲中小厂,有希望吗bg双非
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02-26 10:01
南方科技大学 产品经理
27届真的好难啊
做过很多的项目,也有一段实习,但是投递就几乎没啥反应,是简历问题吗?大家帮忙看看吧想做AI产品
在喝茶的考拉很幸福:
感觉你的简历很乱,一眼望去全是字,模板没选好
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昨天 09:51
吉林农业大学 算法工程师
顺丰 大模型开发 二面
1、自我介绍2、项目拷打3、RAG 的完整链路是什么,哪些地方最容易出问题RAG 的完整链路一般是文档接入、清洗去噪、切 chunk、向量化、建索引、在线检索、重排、上下文构造、Prompt 拼接、模型生成和结果后处理。线上请求过来以后,先对用户 query 做归一化处理,再进行向量召回或者混合召回,把候选文档取回来,然后用 rerank 模型重新排序,选出最相关的内容拼到 prompt 里,再交给大模型回答。最容易出问题的地方通常有几个。第一是 chunk 切得不合理,太短会丢语义,太长会导致噪声太多。第二是召回率不够,模型根本没拿到正确证据。第三是重排不准,正确文档被排到后面。第四是上下文...
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