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。...

个人情况：双非本、hot100二刷基本完成、一段小厂实习、八股掌握还行、工程场景题完全不行目前投递半个月：仅1约面（且低代码）也有考虑转其他方向比如测开，但还是想走开发，有点被现实打破防了开始胡思乱想了。秋招也只想进云智（离家近）没有较高要求。也不知道是不是我的简历问题，已附下面，佬们麻烦可以帮我看看

绷不住了

哈希技术的核心应用：位图与布隆过滤器 哈希技术通过将数据映射到固定大小的空间实现高效查询，位图和布隆过滤器是两种基于哈希的经典数据结构，广泛应用于海量数据处理、缓存系统、网络爬虫等场景。 位图（Bitmap） 位图通过比特数组存储数据的存在性，每个比特对应一个元素，0表示不存在，1表示存在。其核心优势是空间效率极高。 实现原理  假设数据范围为[0, N)，位图需要?N/8?字节的存储空间。 插入元素k时，将第k个比特置1： void setBit(char *bitmap, int k) { bitmap[k/8] |= 1 << (k%8); }   查询元素k时检查对应比特位...