还没收到 通知，应该寄了1. 自我介绍 / 项目介绍2. 为什么做开源社区内核开发3. Rust 相比 C++ 的优劣势4. Rust 如何保证内存安全5. Rust 与 Go / Python 的区别6. 进程、线程、协程区别7. 用户线程与内核线程调度开销大吹特吹 Ai Coding 8. 开发中怎么使用 AI，是否能辅助内核开发9. 沉淀了多少个 skill10. 这些 skill / agent 是怎么编排起来的11. AI 翻车的场景与处理方式12. AI 生成代码的可用率有多少13. 如何进一步提升 AI Coding 效率14. 哪些模型擅长什么事情15. 如果给 Cgroup ...

这是我在BOSS遇到最有人性的hr，他的鼓励简直让我这么久人机般投简历来，最感动的一次，真的好想进这家公司啊😭😭😭

人生第一次主动投递简历，深受打击总共打招呼120，其中67个未读，34个已读不回，主动涌上来的5个字节和3个华为kpi，婉拒。最后11个投递简历，然后6个已读不回，2个询问实习时间后口头承诺约面，3个要了简历逗逗我然后没看。想问问该怎么办这是正常的嘛

DDPM 和 DDIM 的区别是什么？ 第一步：前置小知识（重参数化技巧） 在扩散模型中，我们最常用到一个技巧：如果你有一个符合正态分布的变量 （均值为 ，方差为 ），我们可以把它拆成：  这里的  是一个标准正态分布的纯噪声 。 直白点说： 任意状态 = 确定的基础值 + (随机噪声  噪声强度)。记住这个公式，它是贯穿整个推导的灵魂。 第二步：DDPM 的基础设定（从头到尾加噪） 在原来的 DDPM（去噪扩散概率模型）中，我们有一个清晰的正向加噪过程。 假设我们有一张清晰的图像（或者机器人的一个完美动作），叫做 。我们在它上面不断加噪声，加到第  步时，它变成了 。 DDPM 证明了一个极...