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牛客喵🐱
2021-02-18 14:38
牛客运营
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收到,谢谢,辛苦了
我愿称之为社畜三连
社畜职场交流圈
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immortalsdy
黑龙江大学 Java
好的,收到,👍
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发布于 2021-02-20 17:54
何人听我楚狂声
字节跳动_抖音_后端开发工程师
行,行,好
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发布于 2021-02-18 14:58
暂无评论,快来抢首评~
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04-08 10:30
拼多多集团-PDD_服务端研发工程师(准入职员工)
流量还没来,先把系统想明白
第一次真正感受到“技术判断”这四个字,不是在写完代码的时候,而是在一次方案评审前。需求看起来并不复杂,业务要上线一个新能力,时间不算宽裕,但链路很长,涉及多个模块联动。导师把文档丢过来,只说了一句:先别急着写,先把可能出问题的地方找出来。 我最开始也和很多实习生一样,下意识会先看接口、看表结构、看怎么把功能做出来。但越往下梳理,越发现这不是一个“把需求实现”就结束的任务。高并发场景下,任何一个看起来正常的调用路径,都可能在流量起来之后变成瓶颈;任何一个默认重试、超时设置、依赖堆叠,都可能把局部问题放大成全链路抖动。 于是我先没动代码,反而花时间把调用链、异常路径和兜底逻辑一条条画清楚。哪些请求...
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04-06 23:55
广西大学 算法工程师
去哪儿 大模型开发 一面
1. 因果推断在多模态训练里能解决什么问题,为什么不是普通相关性学习就够了多模态场景里最容易出的问题就是模型学到“看起来相关”的捷径,而不是任务真正依赖的稳定因素。比如图像里某类背景、拍摄角度、文本描述习惯,可能和标签高度共现,但它们并不是真正决定结论的原因。因果推断的价值在于尽量把这些混杂因素拆出来,让模型更关注跨环境都稳定成立的信号。如果只靠相关性学习,训练集上可能效果很好,但一换数据源、设备、标注风格,性能就会掉得很厉害。因果思路不一定意味着一定要上完整的因果图模型,也可以体现在样本构造、环境分组训练、反事实增强和不变风险约束上。它本质上是在问:模型到底学到了可迁移规律,还是只记住了数据...
AI-Agent面试实战...
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03-01 00:07
浙江大学 Java
9本啥也不会求简历建议
各位前辈好 浙大本科,0实习0科研0绩点,唯一优势可能学校大作业做的比较扎实(但没啥用)。留学实习两手抓,现在开始学开发还来得及在暑假找到实习吗?以及简历上需不需要放一个魔改的项目呢?简历目前是ai做的,求建议拷打。
_wowowo_:
项目是重点
你可以尝试自己对着自己的简历问问题,觉得哪些可以突出一下,没用的最好直接删了
当然浙本✌面试肯定随便进
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03-10 21:04
河南工程学院 测试开发
没想到我这种菜鸟也会有大厂面试
拼多多测试一面,
牛一二o:
测试也要考算法嘛....
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今天 10:43
西安财经大学 数据分析师
数据比娃还难哄😭成年人崩溃只在一瞬间
直播间连麦遇到一位女学员声音都委屈得快哭了要做跨表数据匹配以前用 VLOOKUP 一直顺顺利利这次怎么都匹配不出来翻了无数教程视频逐字核对函数、一遍遍检查数据明明看着都没问题结果就是死活出不来她无奈又心酸地说“孩子哭闹我都知道怎么哄这破数据我是真一点办法没有”后来我帮她一看问题根本不在函数而是单元格里藏着看不见的空格和格式差异肉眼一模一样,实际天差地别几秒钟处理干净,瞬间就跑通了真的太戳心了很多时候我们不是不努力只是被那些隐形的细节绊住脚拼尽全力却看不到结果这种无力感真的太磨人选对方法、找对人点拨真的比独自死磕有用太多✨
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