珠海是个啥样城市双非本科何去何从

今天老师整理了大模型入门的几个学习步骤、目标和需要掌握的基础知识，供初学者快速掌握基本路径。1️⃣前置知识： Python 基础、 Linux 基础🌟学习内容1.熟练掌握 Python 语言，熟悉常用的Python 库和工具，如 NumPy 、 Pandas 、  Scikit - learn 、 PyTorch 等。2.具备 NLP 相关的基础知识，包括文本预处理、分词、词性标注等。3.对大模型有一定了解，包括Transformer 模型的结构和原理、基于注意力机制的自然语言处理技术等。2️⃣Step1:NLP相关基础知识🌟学习内容1.了解文本预处理、分词、词性标注、命名实体识别、词向量表示等基础知识。2.掌握机器学习中的数据预处理、特征提取、分类、回归等基础算法，并了解其在 NLP 领域的应用。3.了解大规模 NLP 任务中的常用技术和方法，如深度学习中的 Transformer 模型、 BERT 、 GPT 等。3️⃣Step2:GPT API 调用及 Prompt 设计🌟学习内容了解 GPT API 的调用方式和基本操作，熟悉 Prompt 设计技巧和要点，能够结合自己的任务调用 API 实现对应的任务代码。4️⃣Step3:模型微调（ Fine - tuning )🌟学习内容了解常见的微调模型的基本流程和原理，熟悉数据集的构造、训练、评估等过程，能够独立构建 QA 对，在服务器上对模型进行微调。5️⃣Step4: RAG （外挂数据库）🌟学习内容RAG 作为目前最火的一个 LLM 落地方向，可以结合私有数据（表格、 word 、 txt 、 pdf 、数据库皆可）实现本地问答，且训练成本较低，可以快速实现效果。✴️有需要提升面试能力和辅导项目的同学可以后台联系我～

     去年签了这个，这个岗位是做什么的有同学知道吗？面试只问了java

简历需要针对量化行业的技术需求、岗位特性进行针对性优化。技术能力突出量化相关技能1.  C++语言特性与性能优化2. 系统开发与工具链3. 量化相关技术补充若缺乏量化经验，可强调互联网项目中与高性能、高并发、分布式系统相关的技术迁移能力，如高频交易系统与互联网高并发服务的共性(低延迟、容错性)。简历内容避坑指南1. 谨慎使用技术术语2. 学历与竞赛经历3. 避免无关内容4. 附加内容提升竞争力：例如开源项目与博客     

从去年暑假投到现在，毁约了一个现在二选一，都是在家附近cpp选手，太难了。😭