1.CogVideoX 的模型结构、3D VAE 的压缩率、MM - DiT 的优势、4f+1为什么要＋12.FLUX 的结构，生成模型，优势3.SD3的架构，生成原理 Flow matching4.VQ - VAE 使用的的损失函数，训练过程5.为什么用 Lora 微调，为什么不用 ControlNet6.Lora 的原理， LoRA 在推理的时候怎么与原参数融合不带来时间成本7.Flow matching 与 DDPM 的区别及优势8.数据和 prompt 构建的过程9，个人怎么看待视频生成和图像生成，更倾向于那种10.Wan2.1的详细架构和训练细节11.算法：0841．钥匙和房间📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

引言：超越模板化开发的时代抉择在数字经济蓬勃发展的今天，交易所类应用程序已成为连接用户与资产交易的重要桥梁。然而，随着市场竞争加剧，通用化、模板化的交易所解决方案已无法满足企业的个性化需求。本文将深入探讨交易所定制化开发与源码交付的战略意义，解析如何通过拒绝模板化方案和获得完整源码掌控，构建真正具备竞争优势的数字资产交易平台。一、模板化交易所的固有局限与风险1.1 业务适配性困境模板化交易所最大的问题在于其刚性架构无法灵活适应多样化的业务需求。当企业试图将复杂的业务逻辑强行套用现有模板时，往往导致功能冗余与核心需求无法实现的双重困境。这种削足适履的做法不仅影响用户体验，更可能使整个项目的商业价...

今年大疆秋招截止特别早，我也是赶在了截止ddl之前完成了投递，投递岗位是图像处理算法。9.4 一面只有一个面试官，面试时间很短，只有不到半小时，项目问的不是很深入，反而有不少偏通用能力和协作相关的提问。1.自我介绍2.部署在哪里？什么型号的开发板？什么芯片的？3.部署时候有没有一些加速4.有没有其它的一些合作的项目？扮演着什么角色？5.有没有一些分歧的问题，是怎么解决的？6.如果工作遇到了时间紧任务重、或者因为别人导致你这边进度卡住了，你会怎么办？当时面完后感觉寄了，过了好久之后才通知我二面，当时想着大概率是kpi面。9.29 二面也是只有一个面试官，面试时间特别短，只有大概二十分钟。1.自我介绍2.算法的核心价值是什么？有自己有思考过吗？3.怎么样才能认为这个图像算法做的比别人好呢？那从哪些维度去评价呢？4.为什么选择这个算法？5.这个算法测试时存在哪些问题？出现这些问题的原因是什么？后面是怎么解决的？6.了解ISP pipeline吗？7.为什么考虑大疆？8.用过大疆什么产品？当时面完后感觉时间这么短，并且我回答的一般般，肯定是寄了，后面就没有对这个公司抱有太高的期望。过了差不多两个月，在11.28的时候，突然收到hr的口头意向，当时很震惊，后面又陆续收到了书面意向并且完成了签约。后面我对此进行复盘，认为主要的原因如下：1.大疆的老员工走了一大批，导致大疆现在很缺人，今年hc很多2.两次面试流程都很短，技术深挖不算多，更多是在确认背景、思路以及是否能快速融入团队，而恰好我的学历、实习、校园项目都还可以，只看这些我确实满足要求。3.感觉面试官的研究或工作方向和我并不完全一致（我做的ISP中的DRC模块，相对比较小众），导致面试官被我的简历唬住了，没搞懂我的真实水平

有了 AI，我发现自己越来越不想动脑子了，尤其是当 AI 嵌入到 IDE 和编译器之后。以前写 Java 代码，调接口、写算法、查文档、优化性能，每一步都需要动脑。现在 AI 能自动补全代码、生成函数、修复 bug，甚至直接写出整段逻辑。点几下，就能跑起来，看似高效，但思考的过程少了，手写推理、调试思路也被压缩。短期来看，效率提升明显；长期却可能让底层理解变得浅薄。代码能跑，不代表你真正掌握原理。作为 Java 开发者，如果完全依赖 AI，我们可能会慢慢丧失对设计模式、算法优化、异常处理等核心能力的敏感度。AI 是工具，不是替代大脑的捷径。聪明的开发者，要学会利用 AI 提升效率，但别让它替你...