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ES6(ES2015)新特性
发布时间:2015年6月 ES6(即 ES2015)是 JavaScript 历史上变化最大的一次升级,正式引入了块级作用域、类、模块、Promise、Generator、Proxy 等一整套现代语法与能力。 说明:本文件只保留 ES2015 正式特性,不混入 ES2016+ 才加入的能力(例如 Array.prototype.includes()、padStart()、Object.entries()、Promise.finally()、Array.prototype.flat() 等)。 1. let 和 const let 块级作用域,只在当前 {} 内有效 不存在传统意义上的变量提...
ES6+新特性
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03-26 15:22
吉林大学 游戏后端
崩不住了家人们
投了一个月简历,好不容易有个面试,结果上来一个简单问题突然死活想不起来了,复杂的方法想了两个就是简单的方法突然想不起来了,直接pass了
RexYPX:
问题不大 4月才是主战场,之前我找的时候就是3月没面或者面了就挂,4月开始陆陆续续好起来的
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03-27 01:58
已编辑
西北工业大学 Java
简历求锐评
211本985硕,暑期快手已经用人部门筛挂两次了😡😡实习已经改了一版了,需要写的更详细点吗😭😭😭
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03-06 11:26
上海交通大学 后端工程师
英伟达上海张江实习,好急,不会被鸽吧,鸽了怎么办啊,急急急
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03-29 00:13
广西大学 算法工程师
阿里 AI Agent 开发二面
1. 大语言模型的 RLHF 训练流程是什么,它存在哪些潜在风险RLHF 一般分三步。第一步是 SFT,用高质量指令数据把基座模型调成能听懂任务、按格式回答的模型。第二步是训练奖励模型,把人工偏好数据整理成 chosen 和 rejected 形式,让奖励模型学会判断两个回答哪个更好。第三步是强化学习优化,最经典的是 PPO,让当前策略在奖励更高的方向上更新,同时用 KL 约束避免模型偏离初始策略太远。它的风险主要在三个地方。第一,奖励模型可能学偏,模型最后学到的是“讨好奖励模型”而不是真正更有帮助。第二,强化学习阶段如果约束不够,模型容易出现 reward hacking,看起来分数高,但真...
AI-Agent面试实战...
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