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爱吃花椒的🐱酱
2023-12-07 14:05
上海交通大学 机器学习
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华为开奖
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2024 | 硕士985 | 校招
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华为
岗位
AI软件开发
地点
北京
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可能是14a?有点失望,拒乐
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不讲武德的肖恩很想奋斗
门头沟学院 后端工程师
问下阿里是什么bu呀~
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发布于 2023-12-08 06:40
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在考古的小白菜很主动
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华子北京开了吗佬
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发布于 2023-12-07 15:12
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二向箔的美好
门头沟学院 Python
牛的 祈愿我的AI也是14a
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发布于 2023-12-07 15:10
上海
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03-27 09:52
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1.多轮对话中,如果不同轮次的记忆发生冲突,你如何处理?这个问题本质上不是“删哪条、留哪条”,而是做记忆的版本管理。实际处理时一般会同时看三个维度:时间、来源、置信度。时间上通常新信息优先,但前提是它来自更可信的输入;来源上,用户当前轮明确表达、工具查询结果、系统写入,优先级通常高于模型从历史里自己总结出来的内容;置信度上,如果只是一次低置信抽取,不会直接覆盖长期稳定画像。工程上我会把记忆拆成两层,一层是 event log,完整保留用户每次表达过什么;另一层是 materialized profile,也就是给模型使用的当前画像。冲突发生时,不是直接物理覆盖,而是先记事件,再按规则刷新画像。...
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03-25 18:31
门头沟学院 FPGA工程师
具身智能面试题
DDPM 和 DDIM 的区别是什么? 第一步:前置小知识(重参数化技巧) 在扩散模型中,我们最常用到一个技巧:如果你有一个符合正态分布的变量 (均值为 ,方差为 ),我们可以把它拆成: 这里的 是一个标准正态分布的纯噪声 。 直白点说: 任意状态 = 确定的基础值 + (随机噪声 噪声强度)。记住这个公式,它是贯穿整个推导的灵魂。 第二步:DDPM 的基础设定(从头到尾加噪) 在原来的 DDPM(去噪扩散概率模型)中,我们有一个清晰的正向加噪过程。 假设我们有一张清晰的图像(或者机器人的一个完美动作),叫做 。我们在它上面不断加噪声,加到第 步时,它变成了 。 DDPM 证明了一个极...
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03-03 23:42
复旦大学 Java
为啥找不到日常实习
目标后端
_无论云泥意贯一:
把复旦大学放前面,山东大学放后面,并且在两个大学后面标注985(用一些显眼的颜色标注)
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03-20 19:23
广州工商学院 Java
求大佬们拷打
26届学院本,想投Java后端开发,投了1000多份,只面试了3次,第一次都说好了的后面又说不要我了,还有一个群面的公司,4 5个人一起面试然后就没后续了,当然,我的技术栈会的不多,项目好像也烂大街了,学历也不好,现在计划想着要不要考研啥的,很迷茫,求大佬们指点,感谢🙏
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03-24 08:48
北京邮电大学 嵌入式工程师
cvte 嵌入式软件面经
岗位:嵌入式软件(系统方向)面试前准备:无一面:大学学习了什么知识,介绍一下做过的项目?(stm监控,arm智能家居,arm监控)围绕stm32项目:有没有想过怎么降低功耗?(没想过)那你现在想一想?问在这项目你觉得收获到了什么?你用bmp编码的程序是怎么设计出来的?你怎么检查传过来的图片是否正确?(没传错。。)那你现在想想怎么检查?arm智能家居:用什么去录音?alsaalsa你知道什么功能吗?为什么要用alsa录音?为什么选择xml文本传数据?你是怎么调用科大讯飞的语音识别功能的?你是为什么要做这个项目?arm监控:你了解到opencv底层原理吗?问除了刚刚介绍的外设还有用过什么外设吗?问...
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