26秋招开奖，offer帮选

飞行计划nlp算法，9硕28k*14。偏白菜价，不过学校末流，专业也不行，无实习无对口论文，在合肥还能接受，已接

“实习没人带”是每届实习生的高频痛点。例如：入职一周，导师不理，文档不全，每天都在装忙。面对这种情况，很多人在“苟住混经历”和“跑路止损”之间反复内耗。作为过来人，建议大家不要单纯用情绪做决定，而是从投入产出比的角度来完成自己的决策。一、评估“隐性资源”的价值（含金量判定）实习的收益不是有人手把手教你写代码，而是环境浸染和权限获取。请先check一下你手头的权限：代码权限： 你能拉到核心业务的Repo吗？能看到组内的Git Commit Log吗？文档权限： 公司的Wiki、技术方案设计文档（Design Doc）、复盘报告，你有浏览权限吗？）（语雀，飞书等）数据/算力权限： 对于算法岗（尤其...

因为暑期留用来得早，所以秋招没什么心理压力，导致我狠狠玩了一个月，9月中下旬才开始陆续投递，有些大厂投晚了hc都没了但面试通过率尚可，6家约面4家oc，挂掉的两家，第一家是我本次秋招的第一场面试，当时java基础知识一问三不知（全忘了，没来得及背），第二家hr面后至今泡池子- 美团Keeta（留用）- 字节tt- 携程海外酒旅- 拼多多（对三位面试官体验很好，但对hr印象很差，地毯式查家底，pua式谈薪，也是唯一一家白菜，大概率bg不符合他们的profile）- 微软（最意外的一家，都没想过他们还招人，感恩🥹面经也几乎搜不到，只能硬着头皮上，感觉内容完全看面试官心情，但lc是基础）鹅厂从9月至今都没捞过面（希望春招看我一眼），阿里大概率也是因为我不在院校名单里，从暑期到现在都挂得很干净在此鞭尸菊厂，招聘流程极其不专业的一家，且不论蝗虫般的内推人和加v后歧视转码的hr，后来联系到的推荐人也一拖再拖，两次说好笔试发我邮箱，至今没收到，再见👋

概述 对于给定数据集，其中。线性回归的目的是找到一个函数  使得线性模型的预测值与真实值尽可能接近。通常选用均方误差来判断其接近程度，即  当均方误差最小时，即可求得最优线性回归模型。此时  表示的解。我们只需要求得均方误差在最小值时的值，因此均方误差的常数项可忽略。 一元线性回归 当数据集中的维度为1时，即，此时为标量，则对于给定数据集，线性回归给出的模型为  此时也是标量。易证对均为开口向上且恒大于0的二次函数，因此我们可以使用二次函数对称轴公式或求导来确定该函数的最小值。这里选择求导的方法。将分别对求导：  令上式等于0，得到   多元线性回归 最小二乘法 对概述中的式子，我们令  则 ...