27届暑期大模型应用开发求指导

此文章不讨论技术深度，不纠结任何底层 旨在给到大家快速找到一段实习的最低要求1.直接学习python，不学java，虽然语言可能在之后不成问题，但是对于初学者，还是直接来python！！！！看到爬虫之前即可2.数据库 作为一名本质上是后端开发的工程师，怎么能不会数据库呢 这里推荐MYSQL 看完基础篇即可3.如何支撑起一个后端服务，这里推荐FastAPI，也是可以直接看黑马的视频4.两板斧Agent，RAG如果学到这里 我认为再写两个项目 就可以去找一段实习 在入职前可以再学学git，当然，这里只是最低要求建议以下的地方做强化后端方面：redis，消息队列的使用 需要会以及下面的一些深挖点5....

看到和我差不多大的同学们的简历好厉害，自己也想着先把学会的写个简历献丑一下。敬请各位大佬点评

1. xgboost 为什么叫梯度提升树因为它本质上就是：树：基学习器是 CART 回归树提升：一棵一棵往上加梯度：每一轮拟合的是损失函数对当前预测的负梯度普通提升树可以理解成拟合残差，XGBoost 是把“残差”推广成了更一般的梯度下降框架，而且用了二阶导信息，所以比传统 GBDT 更强。2. 知道什么概率模型？朴素贝叶斯，说一下贝叶斯的思想概率模型就是用概率分布描述数据和变量关系的模型，比如：朴素贝叶斯HMMCRFGMM贝叶斯网络贝叶斯思想就一句话：先验 + 数据 = 后验。公式：[P(A|B)=\frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}]朴素贝叶斯做分类时，假设特征在给定类别下条件独...

求助，怎么改进。约面都没有🙂‍↔️