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懒惰会要你的命
2020-12-10 07:06
广州大学华软软件学院 C++
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实习定下来啦,房也租好啦,下周就要开始新的生活了兄弟们
2020-12-10
在牛客打卡48天,今天也很努力鸭!
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04-11 12:49
已编辑
香港中文大学(深圳) 人工智能
【暑期实习】阿里云 AI infra一面复盘
先做代码题,再深挖算子优化、图融合和量化这场阿里一面整体给我的感觉是,节奏比较紧,前面先处理了一个在线代码题,后面基本都是顺着项目经历往下深挖。代码题是“队列的最大值”,要求均摊 O(1) 地返回当前队列最大值,我当时用的是普通队列加单调双端队列这套常见思路:一个队列维护正常入队出队,另一个双端队列维护当前可能成为最大值的候选元素。这个题本身不算特别难,但相当于是先热一下身,也看你对基础数据结构是不是熟。后面的主体还是项目追问,而且问得挺细。面试官先从我做过的算子优化、图优化这些经历切进来,重点问的是:你到底怎么判断哪些地方值得优化,哪些算子值得单独提出来做性能优化,哪些链路值得做融合。我当时...
查看14道真题和解析
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04-06 23:55
广西大学 算法工程师
去哪儿 大模型开发 一面
1. 因果推断在多模态训练里能解决什么问题,为什么不是普通相关性学习就够了多模态场景里最容易出的问题就是模型学到“看起来相关”的捷径,而不是任务真正依赖的稳定因素。比如图像里某类背景、拍摄角度、文本描述习惯,可能和标签高度共现,但它们并不是真正决定结论的原因。因果推断的价值在于尽量把这些混杂因素拆出来,让模型更关注跨环境都稳定成立的信号。如果只靠相关性学习,训练集上可能效果很好,但一换数据源、设备、标注风格,性能就会掉得很厉害。因果思路不一定意味着一定要上完整的因果图模型,也可以体现在样本构造、环境分组训练、反事实增强和不变风险约束上。它本质上是在问:模型到底学到了可迁移规律,还是只记住了数据...
AI-Agent面试实战...
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03-26 11:43
贵州师范大学 Java
何意味😄
想踩缝纫机的小师弟练...:
不理解你们这些人,要放记录就把对方公司名字放出来啊。不然怎么网暴他们
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03-16 16:31
湖南工商大学 Java
OC之后,本来都打算躺平了,没想到居然还会审批不通过
看来得重新踏上征程了。后悔之前oc之后没有走其他的流程。
万物DP:
应该就是备胎了,没有重新走的可能是因为另一个人已经发offer了
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04-12 13:58
湖南工商大学 Java
4.12依旧零面试,我知道简历已经是一坨了,请教大佬如何修改,以及日常实习还有希望吗?
我的求职进度条
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