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客服大祥
2019-11-28 22:26
门头沟学院 前端工程师
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2019-11-28
在牛客打卡2天,今天也很努力鸭!
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02-21 13:43
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网易游戏-蛋仔派对-数据分析-已复盘自我介绍,重点讲讲你为什么想来游戏行业做一名数据分析师。某天发现《蛋仔派对》的日活跃用户比前一天断崖式下跌了 20%,如果交给你来分析,你的分析思路是什么?会从哪些方面入手排查原因?我们想通过优化新手教程来提升新用户的次日留存率,你会如何设计一个 A/B 实验来验证这个想法?在设计和分析过程中,需要特别注意哪些潜在的问题?你最近玩得最久或者最喜欢的游戏?你认为它在设计上最成功的一点是什么?如果让你用数据来证明你的观点,你会关注哪些数据?我们有一张玩家登录日志表(包含 user_id, login_time),请你说说计算次日留存率的 SQL 思路是怎样的?《...
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今天 08:09
蚌埠坦克学院 嵌入式软件开发
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01-29 18:11
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02-11 13:28
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各位老大们 长沙万兴怎么样啊,我现在有一家工资比较高的但是在北京小厂,一家就是长沙万兴
站队站对牛:
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02-20 17:18
已编辑
黑龙江大学 Java
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在构建AI Agent(智能体)时,如何引导大模型有效完成复杂任务是一个核心问题。当前主流范式主要有两种:ReAct(推理+行动) 和 Planning & Extractor(规划+提取器)。它们都旨在增强模型的自主性和任务执行能力,但在工作流程和适用场景上存在显著差异。本文将通过实例对比两者的异同,帮助企业根据实际需求选择合适范式。一、ReAct范式ReAct由Shunyu Yao等人提出,其核心思想是让模型在生成过程中交替进行“推理”和“行动”。模型会先思考当前状态(Reasoning),然后决定采取什么行动(Acting),如调用工具、查询知识库,之后根据行动结果再次推理,直至...
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