早生贵子

腾讯-校招内推 热乎乎的内推码：EUTPZZRV  在腾讯，你将有机会与来自不同背景的顶尖人才一同工作，共同探索科技的无限可能。 走上面链接投递就是我内推，全程push 杜绝石沉大海 分享一些面经： 第一轮技术面  闭包作用及实际应用场景 HTTP/1.1、HTTP/2、HTTP/3的核心差异 实现红绿灯控制效果（异步时序逻辑） React Hooks的设计动机与类组件对比 浏览器事件代理原理及实际应用 手写Promise核心逻辑（包含resolve/reject） 数组去重与高频字符统计算法 Web安全防护措施（XSS、CSRF） 浏览器渲染流程与重排/重绘优化 跨域解决方案（JSONP、C...

打算过段时间开始投递，请各位尽情拷打，帮帮孩子吧

大学摆了两年半，今年三月初才开悟，零基础学到现在，简单看了一遍外卖+点评，只敲了部分代码，算法就刷了三十多道，八股也几乎没背，学校要求六月初确定实习，不然就跟学校的安排去中软国际实习20天，因为去年寒假学校的实习也是这个公司，实习完全没用也写不上简历，所以想在期限之前找个实习暑期实习应该是没指望了，想知道现在找中小厂日常还有机会吗，或者直接备战秋招。今天才写好简历，有什么需要修改的吗，孩子真的想找一个实习😭😭

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...