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匿名牛油
2024-12-12 08:54
不愿透露姓名的神秘牛友
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中国移动通信
21*14
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2025 | 硕士985 | 校招
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「中国移动」
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今天 00:37
杭州师范大学 产品经理
大模型实战:Prompt+RAG+微调全解析
大模型面经(一):Prompt + RAG + 微调技术解析 Prompt 工程的核心技术 Prompt 设计是大模型应用的基础,直接影响模型输出的质量和准确性。有效的 Prompt 应当清晰、具体,并包含足够的上下文信息。 明确任务目标:Prompt 需直接指明任务类型,例如分类、生成或问答。模糊的指令可能导致模型输出偏离预期。 任务:生成一段关于深度学习的科普文本,字数限制在200字以内。 结构化输入:通过示例(Few-shot Learning)引导模型理解需求。提供输入-输出对能显著提升模型表现。 输入:“解释神经网络的反向传播。” 输出:“反向传播通过计算损失函数的梯度,逐...
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11-05 08:30
已编辑
江西师范大学 Java
感觉时间来不及了,能看看简历吗
我是某双非27届的学生,现在投本地的实习岗位没有任何一个面试,也许是我打的招呼太少了,总感觉想的太多做的太少,大一大二我基本没怎么做对就业有关的事情,甚至javase也才是我这个暑假才看完的,然后上周看完了黑马的外卖,自己跟着敲完了,虽然一直有在看boss,但是今天晚上我才发现整个就业市场怎么激烈,我还有机会吗
孤独的大菠萝ssp到...:
27届有这个觉悟的同学就领先很多人了 加油啊
大学生该如何认清当下的就...
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11-02 23:40
中山大学 后端工程师
29届如何找实习
29届golang,想找份后端日常实习,求大佬指点。标题党了一下,实际是研0,有一段不对口的实习经历,求问想找大厂实习该补充哪些技术栈。也祝大家都找工作顺利。
骑猪跑的小蜗牛:
什么标题党,看到29届我差点脑袋一抽混过去
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11-20 22:04
西安美术学院 运营
机器学习模型验证:从实验到统计的完整指南
机器学习模型效果显著性验证的完整指南 实验设计基础 机器学习模型的性能评估需要严谨的实验设计。随机划分训练集和测试集是基础步骤,交叉验证方法如k折交叉验证能更稳定地估计模型性能。分层抽样确保数据分布一致性,尤其在类别不平衡场景中至关重要。 实验设计中控制变量是关键,确保比较的模型在相同的数据集、预处理流程和硬件环境下运行。记录随机种子保证实验结果可复现,多次实验取平均值减少随机性影响。 性能指标选择 分类任务常用准确率、精确率、召回率、F1分数和AUC-ROC。回归任务常用均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和R平方值。多分类问题需采用宏平均或微平均策略。 对于不平衡数据集,单一指标可能...
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