我认为实习的产出有以下几个部分构成，日常工作安排，协助mentor进行需求开发，阅读相关业务文档。产出的唯一原则就是：你学到了，就是自己的，就可以写到自己的实习经历上面。从接口调试、数据库优化到参与业务逻辑落地，每一行代码、每一次 bug 修复都是实打实的积累。不虚构项目、不夸大成果，靠真实能力立足，踏实比光鲜更重要。#你的实习产出是真实的还是包装的？#

恐怖如斯

今天周一休息，突发奇想写一篇阶段总结。如题，我已经去了一个和Java彻底毫无关联的行业。曾经我以为自己能在计算机行业发光发热，没想到刚入行一年多就当了逃兵。从最开始的热爱到现在一看到代码就厌恶，不知道自己经历了什么。所以我去干什么了？答案是：在成都当了租房销售。上班那会压力大了就念叨着去干租房中介，但是一直下不去这个决心，想着自己学了四年多的计算机知识，终究还是不甘心。终于在某一天准备八股文的时候，看着无数篇和工作内容关系不大的理论知识，那一刻下定决心，决定尝试一下销售行业，也算是给自己一个交代。后面阴差阳错的投了成都自如去当租房管家，没想到面试很顺利，在当天一百多个面试的人里面，我成为了为数不多通过的几个幸运儿之一。目前已经培训通过，正式入职，也开了单，也有压力但是每天过得很开心，真心喜欢那种和人交流的感觉，哪怕是最后没有选择找我租房。说这些也是想告诉那些大三，大四正在找Java实习而焦虑的同学：你们现在还年轻，选择很多，容错率也很高，可以尽情去尝试自己喜欢的行业和工作。不用因为某一次的面试没通过或者简历石沉大海而焦虑，更不用因为身边人都在挤编程的独木桥就强迫自己跟风。也算是自己的碎碎念吧，也希望自己能在新的领域取得一点小成就。也祝牛油工作顺利!

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...