暑期offer选择

🎯 机器学习基础 是算法类岗位校招的 核心考察点，而作为整个机器学习理论的核心——极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）是每年校招算法岗的热门考点之一。今天我们就来聊一下经典考题之——《手推MLE等价于 BCELoss》✅ 今天我就用 「2 张图」来让大家理解MLE与BCELoss的等价性。我这里举了一个二分类问题的例子帮助各位同学理解，具体的分析如图所示。💪 看完之后可千万别觉得自己就能在面试中迅速推导出来了，一定要在面试前自己在草稿纸上手推几次，这样才能在实战中惊艳面试官，让他觉得「这offer非你不发！」

一面：1. 自我介绍 2. 聊了之前实习的大模型反欺诈项目，问了从开发、测试到部署的整个流程。(中间穿插拷打了技术栈：MySQL 的主键和索引怎么设的？为啥这么设？底层数据结构是啥？用了哪个 Agent 框架？Prompt 怎么调的？) 3. 介绍了简历上的 LLM Agent 量化因子挖掘项目，顺便聊了聊投资心得，没怎么拷打。 4. 又聊了上个实习做的半监督学习给流量打标签的项目，穿插问了 XGBoost、怎么缓解过拟合、KS/AUC 这些八股，还让我手写了带正则项的交叉熵损失函数。 5. 做题：一道 LeetCode 的“无重复字符的最长子串”，一道 SQL (类似最大连续登录天数)。 二...

正在找厂投简历，有大厂实习，所以都想试试。除了bat百度小红书这些还有什么大中厂可投？另外有哪些游戏厂有搜推校招需求的，有人了解吗。

现在准备秋招了，上个星期面了字节和奇绩创坛，前两天面了美团，很快，上午投的，晚上就面了，然后面完发现确实玩了太久了，这博客也好久没更新了，赶紧加班加点学一下噻。那么不说废话了。先讲讲RAG是什么？这个RAG我讲过很多次了，（现在看到这里基本上是3.0版本了，现在的东西就不算速成的内容了，我说过我要写教程，写大众通识的内容，所以要深入浅出完整的讲。） 这个东西本质上算外置大脑，在模型进行给出内容之前先检索再生成。 那么RAG 解决了什么问题或者有什么用？幻觉知识过时（现在一般通过联网解决问题）无法访问私有/特定领域数据那么RAG的核心工作流程是什么？第一阶段：检索在你知识库准备好之后，我们需要对...