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中南的小菜鸡
2019-12-14 22:28
腾讯_云与智慧产业事业群_后台开发
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2019-12-14
在牛客打卡185天,今天学习:刷题 1 道/代码提交 1 次
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不愿透露姓名的神秘牛友
03-25 14:22
已编辑
offer帮选:回家趟 or 出海赚钱 ?
offer A:药明生物,可base老家,某苏南城市,年包32w(这薪资在我来家很可以了),工作时间早9晚5点30,中午休息一小时,每天餐补25元,面试时告知是项目制,也不是很懂怎么算项目制offer B:Bybit,全球前三的交易所,base吉隆坡 必须出海,年包100w,了解到的工作时间大约早10晚8点30(除非自己要卷),中午休息两小时,晚上约一小时,每天餐补40马币,给每个程序员都配了claude code尽管用bg:211本硕,三年+国内互联网大厂经验我自己思考了下,可以说药明生物除了在老家,没有任何优势,但是就这一点就足够牵绊住我了,所以我现在就很纠结,一边是出海的高薪工作,一边是...
offer帮选
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03-10 14:49
华南理工大学 Java
提问,到底怎么样才能通过一面
感觉我的简历在本科生中也不算差,面试的时候八股和算法只要不挖的太深都回答的上来,为什么老是被一面挂😭最近被一面挂麻了,即使问了面试官对我的印象说还不错也仍然被一面挂,真有点怀疑人生了😭
秋招你被哪家公司挂了?
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不愿透露姓名的神秘牛友
03-09 19:13
这种实习能去吗?
求你们别卷了的大学生...:
你不骂他,我就要骂你了
今天你投了哪些公司?
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03-25 18:28
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1. 为什么选择这个方法?是否尝试过其他 Baseline?效果对比如何? 回答范例与解析(以选择 SAC 算法为例): 在我的机械臂抓取项目中,我最终选择了**柔性动作评价(Soft Actor-Critic, SAC)**算法。 尝试过的 Baseline: DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient):由于是确定性策略,在具身连续控制中探索能力极差,极易陷入局部最优。 PPO (Proximal Policy Optimization):虽然稳定,但作为 On-policy 算法,样本效率(Sample Efficiency)太低,在真实机械臂...
AI求职记录
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