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匿名牛油
2025-11-04 16:04
不愿透露姓名的神秘牛友
发布于北京
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本科生知足了
18KX16
1/1
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2026 | 本科985 | 校招
公司
京东
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运营
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北京
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哈哈哈,你是老六
门头沟学院 大数据开发工程师
已经很高了
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发布于 2025-12-22 16:35
北京
在泡澡的磨洋工匠人很想养修勾
西南大学 运营
这是SSP吗
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发布于 2025-11-04 20:58
重庆
学数据的Summer
上海大学 数据运营
什么部门啊 这么高
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发布于 2025-11-04 17:21
上海
暂无评论,快来抢首评~
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01-20 16:57
门头沟学院 C++
入行算法嘛,那么接下来你要面对的是...
你以为你只需要调调参数?实际上,你要面对的将是:生犯贪嗔痴戾疑,死受鞭笞斧灼烹(不好意思,杀批乱入了)。好了,言归正传,作为一个合格的视频算法工程师,大概的技术链路就如下图所示,其中最重要的就是视频画质算法(超分/去噪/增强),这一领域不可避免地要深度依赖深度学习。“深度学习”这个概念大家耳熟不一定能详,但如何系统地掌握它?也就是从“知其然”到“知其所以然”? 阶段一:数学与编程基础 ( 2周左右,熟悉可跳过)万丈高楼平地起,在开始搭建神经网络之前,你需要掌握底层的语言(Python)和逻辑(数学)。不要被复杂的公式吓跑,我们以“够用”为标准。数学基础线性代数:矩阵运算、特征值、特征向量微积分...
为了入行xx岗,我学了_...
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01-21 03:50
上海海洋大学 Java
Lerp 的用法
lerp(线性插值)是游戏开发中最核心、最优雅的运动与过渡工具之一。它解决了“如何让一个值平滑地过渡到目标值”这一高频需求。在Cocos Creator中,它通常指 Vec3.lerp、Quat.slerp(球面插值)等方法。📊 核心概念:什么是Lerp?lerp 是 Linear intERPolation 的缩写。它的数学形式很简单: 结果 = 起始值 + (目标值 - 起始值) * 插值系数(t) 其中 t 是一个介于 0 到 1 之间的参数。当 t = 0 时,结果 = 起始值。当 t = 1 时,结果 = 目标值。当 t = 0.5 时,结果 = 起始值和目标值的中间点。简单说,l...
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2025-12-30 23:38
吉首大学 Java
年后指的是过年后还是过了12月后啊?
年后指的是过年后还是过了12月后啊?我是27届双非找第一份实习,12月份找了一整个月,ssob上沟通了1700,交换60,但就1个面试还给挂了,其他要么已读不回,要么看了简历不回,要么线下面试但离太远去不了,搞的身心俱疲,最近都不想学习了,靠手机麻痹自己…听说年后岗位会多点,大佬们能给点意见吗?图片是我的打招呼语和简历
牛客解忧铺
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2025-12-06 01:10
已编辑
哈尔滨工程大学 Java
经典白菜
一面问的真细,二面不知为啥变双机位。9.29快手主站平时怎么学习 AI 的,国内外知名大模型,实习公司都用的什么大模型,怎么评估效果的java池化思想,线程池构造方法的核心参数,线程池中阻塞队列注意事项,submit方法参数和执行逻辑,shutdown和shutdownnow,核心线程允许过期吗threadlocal底层,为什么key是弱引用,key回收了再get或者set这个value会怎样aqs,如何保证公平性java代理java堆划分,新生代还有别的晋升老年代的情况吗,什么时候触发gc,gc失败抛什么异常,如何排查oom,导出dump命令redis数据结构,哪个底层是跳表,和其他数据结构对比布隆过滤器会出现大key问题吗,你咋实现的布隆过滤器你怎么实现redis分布式锁,可重入,续期聚簇索引非聚簇索引select语句会加锁吗,怎么实现的不加锁undolog redolog binlog怎么能让select加锁,update这个范围加的什么锁,update一条呢手撕简单01背包,接雨水10.10快手主站意图识别用的哪个大模型,走到意图和rag的比例,faq是点击的吗自然语言怎么识别的gap一年干啥了,转正怎么样没跟组里提意向吗,研究生研究方向是传统算法吗,会大模型微调吗注册场景为什么用布隆过滤器,原理分布式锁底层的key怎么拼的,value里是什么redis持久化zset底层mysql索引结构,一个表三个字段有主键唯一索引和没索引的字段会有几个b+树,聚簇索引非聚簇索引存的啥无手撕
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昨天 10:54
门头沟学院 大数据开发工程师
数据开发在AI时代的转变,数仓、RAG(检索增强)与 Agent如何支持企业级AI
传统数仓、数据库和分析系统,为业务提供了稳定的数据支持和决策依据。但当数据开始面对 LLM 时,就产生了一个全新的挑战:如何将企业数据转化为模型可感知、可检索、可执行的“上下文”。在企业 AI 系统中,这一过程通常经历三个关键环节:1. 数仓与数据库:提供干净、统一、结构化的业务数据。2. 搜索与 RAG:让模型能够快速、稳定地访问相关信息。3. 工作流与 Agent:将数据能力编排成可执行的任务,实现复杂业务的闭环。图中展示了这一链路的概览。通过这条链路,可以发现数据不再只是“给人看的”,而是成为 AI 执行的核心驱动力。一、从数仓到 LLM:数据“服务对象”的变化在之前的文章中(微信公众号...
AI时代的工作 VS 传...
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尘埃落定
接好运
忍耐王
求公司名
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