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昨天刷X的时候,突然发现xAI把整个For You推荐算法开源了。说实话,我当时就愣住了。要知道,推荐算法这东西,对社交平台来说就是命根子。抖音的推荐算法、小红书的推荐逻辑,哪个不是藏着掖着当核心机密?结果马斯克直接把代码扔GitHub上,7000多个star,就这么大大方方让你看。这背后到底藏着什么秘密?一个让我震惊的发现我花了整整几个晚上扒完这套代码,发现了一个颠覆认知的事实:X的推荐系统里,几乎没有人工规则。什么意思?传统的推荐系统,工程师会设计几百上千条规则。比如用户点赞过科技类内容,就多推科技,或者转发率高的内容加权。这些都是人脑想出来的逻辑。但X的算法完全不是这么玩的。他们用的是G...

6月down后继续尝试～【intro】我是UCL（qs top 10）城市空间科学硕士，本科是211机械设计制造及自动化（有工科逻辑底子👩🏻‍💻）过去几年，我的经历有点“跨界”，但核心一直围绕着 数据分析 + 空间信息 + 可持续发展。📍林火遥感监测的研究（发表Remote Sensing论文）；📍在浙大某实验室和关联企业中做过与数字孪生、碳排放评估相关的项目，参与一些算法和技术文件的编写。📍python/GIS研究伦敦超低排放区政策（ULEZ）对空气质量的影响；看起来跨度有些大，我其实一直在寻找同一个方向——用数据与空间技术理解和优化真实世界。（🔎详情CV哦）【认真碎碎念】今年6月后迫于求职环境压力，我申请了部分PhD（ESG、城市交通排放、碳中和方向♻️），期间主要在充实研究能力、读文献📄、和导师🧑‍🏫沟通，也因此有一段“空窗期”，希望遇到【不介意】我处于探索发展路径的伯乐呀（福利：面试官还有机会解锁这位 理工+人文混血体 的有趣副业经历👾）。【意向岗位/城市】希望寻找一份能结合我背景和「兴趣」的工作。意象方向：🌍 GIS / 遥感 / 城市数据分析🏙️ 智慧城市、可持续发展研究🌱 碳中和、环境数据分析、ESG政策研究（感兴趣也正学习ing）💡 技术与策略结合的岗位，如数据顾问、其他科技方向的项目助理｜解决方案｜科研研究助理等等意向地点：上海 / 深圳 /香港（接受Hybrid或部分远程）。希望能加入一个包容多元复合型背景、愿意给年轻人自我学习自我成长机会的团队，不介意我“跨界”的路径，更看重逻辑能力、学习力和独立思考的硬实力和软实力。

链接 哇哈哈哈哈哈,终于AC了一道紫题 之前这种题即使看题解也不会写,今天是历史性的一步!(写给自己看的) 这题有两个难点 1:斜率怎么转化,求出所有斜率完全不可能,一定会TLE 经过高人指点:我可以利用二分法,先指定一个mid 要求(yj-yi)/(xj-xi)>=mid,由于最终答案向下取整,我们只需要找到至少k个满足题意就行了 证明:设最终答案为s,向下取整得S,此时S=mid,显然s>=mid,比如以下数字,k=1时答案为2 −3,−2,1,3/2,1,2,2/5 满足s>=mid的有2个,由于2和5/2向下取整都是2,所以不会影响答案 如果xj-xi>0,我可...