技术面：公司规模和团队规模多大；该岗位对应的项目可以讲一下吗；项目使用的技术栈有什么；项目是单体还是微服务的；项目的难点在哪些方面；项目的数据量多大；进去会有人带吗；HR面：公司的规模和研发团队规模多大（看看和技术说的是否差不多）；咱们公司是否会提供培训或学习资源；岗位的晋升路线；研发团队氛围怎么样；能否使用几个关键词描述一下公司的企业文化；薪资结构，绩效占比（如果被问到薪资要求可以先问）；绩效审核标准；试用期多久、是否优秀可以提前转正；什么时候会给面试结果；HR面（面试通过）：薪资结构，绩效占比；上班时间，包括日常上班时间、中午休息、是否双休、节假日；试用期多久、试用期工资；薪资发放日期；年...

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PyTorch 强化学习 Demo：从理论到实践 强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个重要分支，通过与环境的交互学习最优策略。PyTorch 作为深度学习框架，因其动态计算图和易用性，成为实现强化学习算法的热门选择。以下是一个基于 PyTorch 的强化学习 Demo，涵盖环境搭建、算法实现和训练流程。 环境搭建 选择 OpenAI Gym 作为实验环境，它提供了多种标准化的强化学习任务。安装 Gym 和 PyTorch： pip install gym torch  以 CartPole 任务为例，目标是控制小车保持平衡，使杆子不倒。创建环境： i...