怎么在老板求职软件上找到日常实习

今天老师整理了大模型入门的几个学习步骤、目标和需要掌握的基础知识，供初学者快速掌握基本路径。1️⃣前置知识： Python 基础、 Linux 基础🌟学习内容1.熟练掌握 Python 语言，熟悉常用的Python 库和工具，如 NumPy 、 Pandas 、  Scikit - learn 、 PyTorch 等。2.具备 NLP 相关的基础知识，包括文本预处理、分词、词性标注等。3.对大模型有一定了解，包括Transformer 模型的结构和原理、基于注意力机制的自然语言处理技术等。2️⃣Step1:NLP相关基础知识🌟学习内容1.了解文本预处理、分词、词性标注、命名实体识别、词向量表示等基础知识。2.掌握机器学习中的数据预处理、特征提取、分类、回归等基础算法，并了解其在 NLP 领域的应用。3.了解大规模 NLP 任务中的常用技术和方法，如深度学习中的 Transformer 模型、 BERT 、 GPT 等。3️⃣Step2:GPT API 调用及 Prompt 设计🌟学习内容了解 GPT API 的调用方式和基本操作，熟悉 Prompt 设计技巧和要点，能够结合自己的任务调用 API 实现对应的任务代码。4️⃣Step3:模型微调（ Fine - tuning )🌟学习内容了解常见的微调模型的基本流程和原理，熟悉数据集的构造、训练、评估等过程，能够独立构建 QA 对，在服务器上对模型进行微调。5️⃣Step4: RAG （外挂数据库）🌟学习内容RAG 作为目前最火的一个 LLM 落地方向，可以结合私有数据（表格、 word 、 txt 、 pdf 、数据库皆可）实现本地问答，且训练成本较低，可以快速实现效果。✴️有需要提升面试能力和辅导项目的同学可以后台联系我～

「卷不卷」灵魂拷问 "弹性打卡+5点半跑路自由"是真的！ 但！前提是高效搞定KPI（划重点） 对比广州某些大厂「表演式加班」，凡岛更适合目标感强、想快速成长的狠人 （上周刚见证同组管培生半年升主管，述职PPT那句“广州不相信眼泪，但努力的人永远幸运”直接封神） ▪️ 「萌新生存法则」 1️⃣ 团队95后占70%，开会直接甩脑图互怼，但吵完立马奶茶和好 2️⃣ 公司四餐全包（粤菜湘菜川菜轮流投喂），本湖南人狂喜 3️⃣ 神舟路地铁口10分钟通勤，周边租房2k能拿下带健身房的新公寓 （广州打工人忠告：选离地铁＜15分钟的房子！暴雨天就知道多救命） ▪️ 广州求职真心话 比起北上...

（根据社群要求打卡完成任务内容字符串，数组，树，题目 和编程题链表）感觉好多都忘记了，感觉要重新再去看看课，平常做的项目可能是太简单了？感觉算法基本用不上

轻微压力面,回答没有反馈直接过,八股吟诵全部打断1.自我介绍2.实习期间负责的工作3.redis缓存穿透缓存null值-->采用变化key值攻击就没有效果4.布隆过滤器误判原理?如何减少误判率?5.CAS的思想?6.java的volatile?能保证线程安全吗?7.代码八股题,考察线程池的线程饥饿问题,解决方案?回答不同任务提交不同线程池,再问其他方案,g提示异步回调,后面查是CompletableFuture有线程池异步提交任务的api能让出线程8.手撕lc-hot100 合并区间