科大讯飞-合肥，测试岗有无开的佬们

之前读研前联系导师，给老师发邮件，这个老师真是绝了，估计这个老师每年被鸽穿了吧，还得看起来不是最优秀的，但谁会没事还没录取就发汇报进展

开始手撕的时候才17分钟我无比震惊不过都没让跑测试用例 就看了我的代码

27届Java后端，11月开始投实习，到现在只有1面，是项目太水了么，加一个简单的ai大模型相关的项目可以么？谢谢各位佬😖

对抗生成网络算法基础知识 基本思想 生成对抗网络（GAN）的核心思想是通过两个神经网络——生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的对抗训练实现数据生成。生成器负责生成尽可能逼真的假数据，判别器则试图区分真实数据和生成数据。二者在博弈中不断优化，最终生成器能产生难以被判别器识别的数据。 GAN的基本架构  生成器（Generator）：输入通常是随机噪声向量（如高斯分布），通过反卷积或上采样操作生成数据（如图像）。其目标是最大化判别器的误判率。 判别器（Discriminator）：输入为真实数据或生成数据，输出为数据真实性的概率（0到1）。其目标是准确区分真假数据。...