deepseek

看到后台有小伙伴询问关于贝壳找房的工作体验，我把个人的短暂的有限的经历分享出来，仅供参考。bg:25届校招生——java后端开发——金融支付平台-金融中心，做贷款方面的内容。提前实习，在职46天。1.薪资和福利薪资这一块，由base和年终奖组成。贝壳的base能给到20+，在北京算是中等偏上，年终奖基本都能保证4个月(据说只要不是最后一名都能拿到)。福利的话，贝壳吃饭是免费的，公司或者合作的商家，还是很不错的。房补总共2500，可以忽略。2.导师我的导师是一个工作7年的P7，别人不太清楚，反正我的“老司机“是跟我算是同龄人，平时挺好相处的。开始是一些简单的活，后续不知道会怎么相处，主要开始还是熟悉同事和工作环境吧3.工作强度仅表示我看到的。我们中心算是工作强度比较大的部门，有100天的时间，每周需要加班2-3天，其他中心可能会好一些。尽管这样，比起其他大厂还是轻松一点的，个人理解互联网公司很难不加班。

deepseek现在写题有ACM 铜牌/银牌/金牌 水平了吗？

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当各类AI工具都热衷于扮演“知识管家”角色时，Deepseek展现出了独特的思维过程。不同于Kimi、豆包等工具直接输出答案摘要，这个AI好像总会在给出解决方案前”自说自话“，执拗地铺陈其思维过程😶。例如当我去询问财务规划建议时，Deepseek的思维框架可以清晰地展示出财务规划包含的重大决策点：紧急储备金、储蓄、投资、保险以及税务。特别值得一提的是在投资中还提及了长期主义的自我投资👍🏻。书单推荐的案例可能更具启示性。面对我举例的几本书籍，Deepseek先以发散思维对我偏好的风格进行发散地去思考几本书之间的风格共同点，作者的共同点，再收敛到我可能更偏好小众风格的书籍，最终完成书单的精确推荐。（其实这一思维框架也可以用在帮助朋友选择礼物上）这种结构化思维带来的认知愉悦，似乎反而缓解了对AI的依赖焦虑。当每日深度思考次数成为稀缺资源时，我们可能不得不在提问前进行自我审视：这个问题是否值得动用Deepseek的深度思考？或许未来的AI进化方向，不在于提供更完美的答案，而在于如何唤醒人类日渐沉睡的思考本能。

💫 准备工作：   🎯 实战步骤： 1️⃣ 打开牛客网周赛界面 2️⃣ 复制题目到Cursor编辑器 3️⃣ 添加关键提示词："你是ACM高手" 4️⃣ 等待AI生成解题代码 💻 操作演示：   ✨ 实战技巧： ▸ 将题目完整复制，包括样例输入输出 ▸ 使用简单明确的提示词引导AI ▸ 代码生成后及时验证测试用例 🎉 收获总结：   AI工具确实能大幅提升解题效率   合理使用提示词是关键   人机协作比单打独斗更高效   💡 小贴士： 想尝试AI辅助刷题的朋友可以： ▸ 先从简单题目开始尝试 ▸ 理解AI生成的代码逻辑 ▸ 适时调整提示词提升准确度

引言 随着Deepseek等大模型技术的快速发展，AI正在重构技术行业的底层逻辑。企业技术团队的需求从“堆人力”转向“拼效能”，这对技术人员的能力模型提出了全新挑战。作为应届生，如何在变革中抓住机遇？本文将从行业趋势、能力需求变化和应对策略三方面展开分析。 一、企业对技术人员要求的三大变化   岗位数量：结构性调整  基础岗位减少：重复性编码、数据清洗等初级工作逐渐被自动化工具替代，企业更倾向招聘“高性价比”人才。 新兴岗位崛起：提示词工程师、AI产品经理、模型优化工程师、AI伦理合规专家等职位需求激增。 跨领域复合岗：医疗+AI、金融+AI等“行业+技术”岗位门槛提高，需既懂技术又懂业务。 ...

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前段时间，DeepSeek的API充值服务恢复了，终于可以实现梦寐以求的DeepSeek+VScode了！想一探DeepSeek和Copilot的能力究竟谁强~话不多说，开始操作！操作步骤第1步：打开DeepSeek官网界面，点击右上角进入“API开放平台”；第2步：点击“充值”菜单，在线充值（前段时间不能充值，即使绑定了DeepSeek+VScode也无法使用）第3步：点击“API Keys”，开始“创建API key”；第4步：输入名称后，点击“创建”；第5步：重点来了，一定要点击“复制”API key！！！这个key只会出现一次，复制之后在接下来VScode绑定时需要用到~第6步：打开V...

广告投递效果的付费模式需根据广告目标、行业特点和投放策略选择，常见方式如下：1. 按点击付费（CPC, Cost Per Click）适用场景：以引流或用户互动为目标（如电商、官网访问）。计费方式：用户点击广告时付费，无论是否转化。优势：精准衡量流量成本，适合预算有限的情况。风险：需防范无效点击（作弊或误点）。2. 按展示付费（CPM, Cost Per Mille）适用场景：品牌曝光类广告（如新品发布、品牌宣传）。计费方式：每千次展示付费，无论用户是否点击。优势：扩大覆盖面，提升品牌认知。风险：无法直接衡量转化效果。3. 按转化付费（CPA, Cost Per Action）适用场景：以具体转化为目标（如注册、下载、购买）。计费方式：用户完成指定动作（如下单）后付费。优势：风险低，效果直接挂钩业务目标。风险：单价较高，需优化落地页和用户路径。4. 按销售分成（CPS, Cost Per Sale）适用场景：电商、联盟营销（如带货、分销）。计费方式：按实际销售额比例分成。优势：广告主风险最小化。风险：媒体方可能倾向高单价商品。5. 按观看付费（CPV, Cost Per View）适用场景：视频广告（如YouTube、TikTok）。计费方式：用户观看一定时长（如15秒）后付费。优势：适合内容型广告，用户注意力强。###风险：需内容足够吸引人。6. 混合模式（Hybrid Models）- 示例：CPC+CPA（基础点击费+转化奖金）、阶梯价CPM（曝光量越大单价越低）。- 适用场景：需要平衡风险和效果时。选择建议：- 品牌曝光：优先CPM或CPV。- 效果转化：优先CPA/CPS，其次CPC。- 测试阶段：从CPC开始，积累数据后优化至CPA。- 预算控制：设置每日上限或出价上限（如oCPC）。关键点：结合数据分析（如ROI、用户路径）持续优化，不同渠道可能适用不同模式（如信息流用CPC，搜索广告用CPA）。

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会大模型训练的，技术不重要，重要的是你要会训练，知道怎么训练，训练的过程。主要是人手不够了，成了后期会给大红包

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