现在春招流程基本结束，手上有几个offer正在纠结中，请路过的友友们帮忙选一下PS：楼主是深圳人，几个offer选择除了汇丰都离家不远1. traveloka 深圳 n+7外企，东南亚旅游ota平台，今年在深圳新开的分部，进去后是做java和go的后端开发优点：965加双休，12%公积金；虽然公交通勤要1.5h到家，但考虑到工作时长也许可以不租房，从而省一笔钱，因此总包到手含公积金应该比华子拉满还高；15天年假+12天病假，工作几年后会上调有机会得到30天年假机会；我的mentor人很好技术也很强；与导师和团队交流后知道自己如果进去会负责比较核心的业务，有很强的成长机会缺点：深圳地区团队规模较...

院校双非一本，陆陆续续求职一个月了，发的简历要不就石沉大海要不就初筛被拒，在Boss上也是我发起的沟通会话要不就是已读不回，要不就是看都不看。真的有点崩溃了，怎么办友友们，有点坚持不住了，甚至想继续考研了

最近在boss上找暑假实习，沟通了几十个，很多hr看都不看消息，求牛爷爷们看看简历

1.你最喜欢的数据结构上的或者从其它地方学到的算法是什么，你为什么喜欢它梯度下降算法梯度下降算法是机器学习和深度学习中的训练算法的具体实现，换句话说没有它也就没有今天的机器学习和深度学习，它的作用在于使得我们的机器学习算法能够尽可能接近训练的目标（正常情况下不会完全接近目标），进而结束漫长的训练过程。我们都知道 1m=100cm，但是他们之间的关系，我们可以通过一次次不断的训练或者说猜测来得到。假设我们的输入为：x, 权重为: w , 输出为: y, 可以得到：y = xw x可以理解为我们输入的1（m）, 权重不知道，初始化为：0.1，因此，我们可以得到：yi = 10.1=0.1,然而我们...