面试时间：3.9部门：数据平台自我介绍第一段实习拷打：整体介绍一下第一段百度实习的产出实习中针对图片生成效果的评测标准是什么，如何构建评测集？讲解一下测试过程中比较典型的badcase。做测试基建时，你主要负责的功能有哪些？讲解一下agent skill针对ui自动化的实现细节。skill执行结果的执行量和通过率是多少？执行过程中的报错和执行被打断如何处理？前端跳转不同页面之后，如何确保测试的连贯性和结果准确性，上下文衔接如何做的？这部分被狠狠拷打了接近20分钟第二段实习拷打：简单讲解一下这个后端项目的实习内容编写邮件模块时用到的设计模式讲解一下。策略模式具体实现细节。为什么想到从开发转测开，...

在牛客上投简历，被20人小厂给拒了，简历都没过筛😭😭😭。大佬们，求求给一些简历优化建议，推荐再塞个 ai吗(之前有做过很简单的rag)？还有就是我们教研室有一个项目，但是他是主要核心在spark，flink，模型，后端都是统计，增删改查之类的。大佬们，这个推荐我写吗？

emmm没想到以这种方式被挂了

1. 必须熟悉 DDPG 、 PPO 、 TD3 、 SAC 等算法的原理和区别。 这四种算法是连续控制（如机器人控制）中最常用的深度强化学习算法。 PPO (Proximal Policy Optimization)   原理：PPO是一种同策略（On-policy）的策略梯度算法。它使用截断（Clipping）机制限制新旧策略的更新步长，防止策略更新“翻车”。   核心公式：    数值计算示例： 假设在时间步 ，GAE计算出的优势函数 （正数，说明这个动作很好）。 设定截断超参数 。 如果新网络过于激进，导致新旧策略概率比 （新策略采用该动作的概率是旧策略的1.5倍）：   原始目标： ...