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江南好___
2021-04-01 12:54
门头沟学院 Java
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2021-04-01
在牛客打卡6天,今天也很努力鸭!
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03-26 15:26
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面试官视角聊聊:如何写出拿到AI面试的简历(拒绝海投!)
一、 认知重构:简历不是“档案”,而是“产品说明书”很多人写简历像是在填档案:“我叫什么、我会什么、我做过什么”。这是典型的“工程师思维”,只顾输出,不顾接收。在产品和面试官的眼里,简历的本质是什么?是一个 “价值交付物” 。HR看简历的平均时长只有6秒,这6秒里,她只关心一个核心问题:这个人来了能不能帮我解决问题?高手的结构应该是:定位(你是谁)→ 代表作(解决过什么难事)→ 信任状(凭什么证明你行)。所以,不要再把“技术栈”放在最前面了。没有人关心你会多少工具,他们只关心你用这些工具创造了什么价值。普通结构: 基本信息 → 教育背景 → 技能树(罗列20个技术名词) → 工作经历爆款结构:...
AI求职实录
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03-26 12:10
大数据开发工程师
SQL执行计划
sql EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT ...; -- 机器可读的 JSON 格式 sql 显示预估的执行计划。 EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE age > 18; 实际执行并返回每个节点的真实行数、时间、缓冲区命中情况。sql EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS, TIMING) SELECT ...; 二、分析执行计划的关键点1. 访问类型(type)—— MySQL 重点关注system / const:理想情况,最多匹配一行,如按主键查询。eq_ref:使用唯一索引进行关联。ref:使用非唯一索引查找。ran...
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03-19 15:11
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03-09 14:13
新疆大学 Java
太夸张了 这就是深圳速度吗
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03-29 00:13
广西大学 算法工程师
阿里 AI Agent 开发二面
1. 大语言模型的 RLHF 训练流程是什么,它存在哪些潜在风险RLHF 一般分三步。第一步是 SFT,用高质量指令数据把基座模型调成能听懂任务、按格式回答的模型。第二步是训练奖励模型,把人工偏好数据整理成 chosen 和 rejected 形式,让奖励模型学会判断两个回答哪个更好。第三步是强化学习优化,最经典的是 PPO,让当前策略在奖励更高的方向上更新,同时用 KL 约束避免模型偏离初始策略太远。它的风险主要在三个地方。第一,奖励模型可能学偏,模型最后学到的是“讨好奖励模型”而不是真正更有帮助。第二,强化学习阶段如果约束不够,模型容易出现 reward hacking,看起来分数高,但真...
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