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在准备面试时，AI面试模拟工具如多面鹅AI可以提供巨大帮助。它能根据你的简历和职位描述（JD）模拟真实面试场景，帮助你练习回答常见面试问题，提升自信。此外，多面鹅AI还能在正式面试中提供实时提醒，确保你的回答更加精准和专业。
坐在西湖区某挂壁出租屋的落地窗前，看着凌晨一点寂静的街道和熄了灯的写字楼，我突然想起了两年半前大二上学期在学校某个群上看到的学习python的类似社团组织的广告，那时我就在想这对我人生轨迹的影响。当时认为如果能进大厂，会是人生这一小阶段的完美终点，其实那是焦虑循环的起点。bg双非非科班，buff叠满了。大一的时候我就考虑了未来要过怎样的生活，最开始还没有转码的打算，在自己探寻可以走的道路。
请用 python 打印出 10000 以内的对称数（对称数特点：数字左右对称，如：1,2,11,121,1221 等）一个输入三角形的函数，输入后输出是否能组成三角形，三角形类型，请用等价类- 划分法设计测试用例。给定一个整数 N，和一个 0-9 的数 K，要求返回 0-N 中数字 K 出现的次数。1,2,3,4 这4个数字，能组成多少个互不相同的且无重复的三位数，都是多少?统计python源代
这些资料，对于做【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库，这个仓库也陪伴我走过了最艰难的路程，希望也能帮助到你！凡事要趁早，特别是技术行业，一定要提升技术功底。
为照顾 Python 语言的效率，本题时限较大。建议使用 PyPy3 提交本题。
安踏体育通过重构全渠道模式、实施DTC模式以及生产物流端的数字化改造，显著提升运营效率、优化消费者体验和推动可持续发展。这一转型不仅为安踏体育带来了显著的业绩增长，也为其他企业提供了宝贵的数字化转型经验和启示。安踏体育作为一家在体育用品行业具有较高知名度和影响力的企业，研究其数字化转型过程具有重要的理论和实践意义。
三一重工在数字化转型方面取得了提高效率、降低成本、加强研发创新和改善内控管理等多方面的成效。本研究旨在通过对三一重工数字化转型的深入分析，引导企业思考在第四次工业革命与第三次能源革命交汇的超级技术窗口期，如何进一步把握发展机遇，并为同行业其他企业提供探索性的建议。三一重工的转型经验不仅成功，而且积累了丰富的理论与实践，为其他制造业企业的数字化转型提供了可借鉴的范例，为企业数字化转型贡献了宝贵的智慧
自我介绍balabala…最后我已经感受到自己凉了，问了下面试官对我的建议，让我好好补一下基础。1-二维数组每个点代表一片区域，如果相邻两个点都大于0代表两个是连通的区域，数字代表此区域的人数，求最大连通区域人数，下述示例中答案为:1+1+2+1+3=72- n的阶乘，尾数有多少个0。如果n很大，怎么优化。3-HQL查询,大概是个直播人数相关的，不记得了。计算机白学了，补基础去了。我以为他为问我项
);// 第一种设置方式，可行//限制地图的拖动范围是正负90到正负180，这样才合理。//设置左上角经纬度//设置右下点经纬度//构建视图限制范这里的关键代码就是如下代码，通过这两个位置来限制拖动情况。地图的定义在crs这里，我使用了一个自己的转换规则，这取决你的瓦片读取方式。如果标准的WGS84投影，可以不需要这么定义，直接使用默认的方式加载即可。//设置左上角经纬度//设置右下点经纬度//构
格力电器作为家电企业的领军企业之一，在数字化转型方面取得了一定成效，虽然数字化转型开始时间较晚，但企业通过组织结构变革、制造体系改进、销售模式创新等措施，结合数字技术成果优化了企业经营管理的各项环节，显著了提升经营管理质量，实现了业务环节降本增效的目的，最终构建了完善稳定的数字化生态。格力电器的绩效水平也在实施数字化转型期间得到了一定提升，营业利润实现了明显增长，企业增长动能不足的现状得到改善，新
FlowUs 是一款功能强大的工具，它可以帮助你更高效地组织和管理信息。无论你是用于个人项目管理、团队协作还是知识整理，FlowUs 都能提供便捷的解决方案。FlowUs数据图表是对多维表数据的统计与分析，并支持可视化为多种图表类型，如数据指标、柱状图、折线图、饼图等。FlowUs数据图表教程将详细介绍如何在FlowUs中使用数据图表，包括其支持的类型、插入方法、配置步骤以及各种图表类型的使用和样
一、什么是数据分析指用专业的统计分析方法对大量数据进行分析，并加以详细研究和概括总结，提取有价值的信息，形成有效的分析结论，从而影响业务决策二、数据分析的重要性一切事物，如果不能量化它，我们就没法真正理解它；如果不能理解它，我们就没法真正控制它；如果不能控制它，我们就没法真正改变它。在大数据时代，人类大脑无法理解的复杂，而数据分析可以解读其中的含义；面对难以掌控的未知因素，而数据分析可以预测其中的
对于程序员转行方向的推荐，可以基于当前的技术趋势、市场需求以及程序员的个人技能和兴趣来综合考虑。
一共只面了两轮，9.3一面，9.9二面，没有HR面，9.20 OC。一面/技术面 2024/9/3 晚上20:00-21:00。二面/技术面 2024/9/9 下午15:00-15:40。大模型和推荐你觉得有哪些可结合的点？你学新东西有没有什么高效的方法，一般怎么看论文。你的这套方法应用后，如何判断是否真的学懂了。算法题：数组的top-k值，复杂度小于快排。GNN在工业界的关键落地应用有哪些。实习
LLM 为社区生成摘要，提供对主题结构和语义的见解。
随着企业数字化转型的加速，合同管理作为企业运营的核心环节之一，其效率与安全性直接关系到企业的法律风险控制和运营效率。本文介绍了佛山市中科天目人工智能科技有限公司推出的“天目合同管理平台”及其核心组件“天目智能合同比对系统”，探讨了这些解决方案如何通过人工智能技术，特别是计算机视觉与自然语言处理技术，有效解决传统合同管理中的痛点问题，并构建了一个高效、智能的合同管理生态体系。天目合同管理平台采用先进
本文介绍了利用AI工具提升代码学习效率的新方法。以edge-tts项目为例，通过Trae.AI集成开发环境(国内首个AI原生IDE)和Claude4Sonnet大模型，开发者只需输入提示词即可自动生成包含项目总结、结构图、核心组件和数据流图的HTML文档，大大节省了传统手动分析代码的时间。文章还分享了生成项目结构图的具体提示词模板，并指出AI编程工具正在重塑开发者的学习方式。最后提到2025年大模
总的来说只有四个公司面试的比较规矩一些，就是那几个面试1h左右的，但最后技术都过了（除了能特异），因为其他各种原因没到谈薪环节。我面的算法岗主要会围绕简历上的项目进行提问，同学们没项目也没问题，就自己做个yolo目标检测的复现也行，前提是对yolo所有代码都了如指掌。yolo在工业界很常见，面试官也很喜欢问yolo，比如anchor是怎么获得的（k-means），检测头输出物理意义是什么（xywh
《自然语言处理：大模型理论实践》一书系统介绍了大语言模型从基础理论到应用落地的完整知识体系，涵盖大模型技术原理、关键技术及多领域应用。随着ChatGPT等生成式AI的突破性进展，大模型正推动自然语言处理技术革新，并催生大量高薪就业机会。该书附赠全套学习资源，包括大厂落地案例、提示词模板库和90天进阶学习路径，帮助读者从提示工程、RAG系统开发到模型微调训练逐步掌握核心技能，最终实现商业应用闭环。当
淘天集团的大模型研究将主要围绕两个场景展开：一是搜广推，二是逛逛的内容化。团队组建工作由淘天集团CEO戴珊、淘天集团CTO若海、阿里妈妈CTO郑波等人共同牵头。
2025 年的 AI 科技圈，喧嚣依旧，但一个新的风暴眼正悄然形成。当多数人对 Agent 分类还停留在通用和垂类这种按领域适用性划分方式时，一个以技术载体为出发点的新兴 Agent 物种正在悄然形成行业共识——Agentic Browser（智能体浏览器）。
多参加面试模拟并进行复盘总结是一种非常有效的提高自身竞争力的方法。通过参加面试模拟，可以更好地了解自己在面试过程中的表现，并在之后的总结中找到改进的空间。这样的反思和总结能够帮助我们更好地应对同类型的题目。
过去十多年的汽车智能化和信息化发展产生了一个显著结果就是ECU芯片使用量越来越多。从传统的引擎控制系统、安全气囊、防抱死系统、电动助力转向、车身电子稳定系统；再到智能仪表、娱乐影音系统、辅助驾驶系统；还有电动汽车上的电驱控制、电池管理系统、车载充电系统，以及蓬勃发展的车载网关、T-BOX和自动驾驶系统等等。
【主要内容】政府出台多项政策支持大模型技术研发和应用，例如《新一代人工智能发展规划》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》等，推动产业快速发展。企业端对生成式AI的需求强劲，中国企业在应用率上领先全球，知识管理场景最受欢迎。报告提出了五种方法快速构建大模型商业应用，从简单部署通用大模型，到利用企业自身数据和领域知识进行微调和预训练，逐步提升模型的专业性和适用性。
爱校对错别字识别软件在线 作为一个智能纠错工具，可以高效检查形近字、音近字、的地得错误、量词搭配错误、语法语病、用词不规范、标点符号及数字错误、公文规范等各类错误，应用范围很广泛。
今天给大家分享一篇网药的文章，都说网药不好发，只能说是你的思路不够好。看看这篇文章，内容丰富程度以及逻辑的清晰度令人佩服，不仅用上了网药、多组学，还结合了NHANES的临床数据
在求职的征途中，面试常常是最让人紧张的环节。幸运的是，AI面试辅助工具如多面鹅AI，正在帮助求职者克服这一难关。多面鹅AI通过模拟面试和实时反馈，显著提升了面试准备的效率和效果。它不仅提供了个性化的模拟面试服务，还涵盖了广泛的面试题库，帮助用户熟悉不同企业的面试风格。使用多面鹅AI，求职者可以在模拟环境中练习，增强自信，最终在真实面试中游刃有余。
近期，一则关于“大模型测不出 9.11 和 9.9 哪个大”的消息引发讨论。近年来，诸如 OpenAI 的 GPT 系列等大模型引起了全球范围内的广泛关注，推动了人工智能技术的快速进步。同时，国内众多科研团队和企业也纷纷投身于大模型的研究与开发，形成了一片繁荣的创新景象。大模型在当今科技领域展现出了巨大的潜力，但也面临着诸多严峻的挑战，尤其是在数学能力和工程能力方面存在明显的不足。
2024年1月24日，非凡资本联合诸多合作伙伴在上海举行了“2024 AIGC应用发展高峰论坛”，近千名AI相关从业者参与了本次活动。本期内容整理自嘉宾主题演讲环节。全诊通创始人兼CEO薛翀博士医者AI联合创始人兼CFO秦飞悦米科技创始人兼CEO乔明辉横方健康创始人 薛元新主持人：非凡资本投资顾问 吴申亮。
人工智能技术的迅猛发展，不仅改变了我们的生活方式，也重塑了就业市场。AI相关职业因其技术含量高、需求量大而备受瞩目，成为高薪职业的代名词。28日支付宝旗下支小宝也正式上线了“AI帮找工作“功能，连接了超过300家机构和招聘平台，聚合全网超过400万个职位，覆盖了AI的各大热门行业，为用户提供了丰富的岗位选择。并且利用人工智能技术为用户精准匹配适合的职位，这一创新举措再次将AI就业市场推向了新的高度
当前的进度是添加了AI模型实时训练和AI聊天功能，比起机器学习、深度学习那些涉及到深奥理论的算法，这个生成式AI模型不论是简洁性还是实用性都是非常好的，小规模数据训练成本为零。下图是使用不到一万字的文本训练后达到的效果，感觉还是挺不错的，朋友们有兴趣可以去我的开源项目看看。这是一个纯C++的AI聊天通信项目，可以传输文件。
这里我使用的是自定义的resp = ""else:images = block._element.xpath('.//pic:pic') # 获取所有图片for img_id in image.xpath('.//a:blip/@r:embed'): # 获取图片idpart = doc.part.related_parts[img_id] # 根据图片id获取对应的图片if result:这里使
FiLo++的框架图介绍。
在win7系统上使用Python3.8.10进行开发使用
每一种方法都有其独特的价值，无论你是学生还是职场人，希望看到这篇文章的每一位都能积极尝试这些笔记技巧，不仅是为了提高学习成绩，提升职场表现力，更是为了培养终身学习的习惯，将知识转化为实际行动，推动个人的成长和发展。同时，自学的时候使用康奈尔笔记法，可以帮你归纳整理学习材料，提高学习效率。随着开学季的到来，现在正是一个重新审视学习习惯和笔记技巧的好时机，趁着这个机会，给大家安利几个经典的笔记整理方法
大模型是指具有数千万甚至数亿参数的深度学习模型。近年来，随着计算机技术和大数据的快速发展，深度学习在各个领域取得了显著的成果，如自然语言处理，图片生成，工业数字化等。为了提高模型的性能，研究者们不断尝试增加模型的参数数量，从而诞生了大模型这一概念。大模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。大模型采
大模型LLM(Large Language Models) 通常采用基于Transformer的架构。Transformer模型由多个编码器或解码器层组成，每个层包含多头自注意力机制和前馈神经网络。这些层可以并行处理输入序列中的所有位置，捕获长距离依赖关系。大模型通常具有数十亿甚至数千亿个参数，可以处理大量的文本数据，并在各种NLP任务中表现出色。
除此之外，训练目的也不一样。pretrain 是在背书，纯粹的学习知识；sft 则是在做题，学习的是指令 follow 能力。切勿在 sft 阶段强行给模型做知识注入，比如训个 50W 条的 code 数据，所有的知识注入工作应该采用 continue-pretrain 的思路进行，否则都会使得模型的通用能力掉点明显（SFT 做知识注入基本上是 100% 某个知识，但 continue-pretr
金字塔原理金字塔原理是为了解决沟通、表达或是思考问题时思维混乱、分不清主次的问题。而其背后的方法论就是–搭建金字塔，以金字塔原理进行表达。书分为四部分：表达的逻辑：说，使用金字塔原理的原因和具体构建方法；思考的逻辑：想，使用金字塔原理过程中的应用逻辑要素；解决问题的逻辑：做，在实例中界定、解构、分析、解决问题；演示的逻辑：表演，在PPT演示中和文字中呈现金字塔。
大型语言模型（LLM）是一种通过大量文本材料训练的人工智能系统，能够像人类一样理解和生成语言。通过使用机器学习技术识别训练数据中的模式和关联，这些模型能够提供逻辑上和上下文上适当的语言输出。
给你两个按排列的整数数组nums1和nums2，另有两个整数m和n，分别表示nums1和nums2中的元素数目。请你nums2到nums1中，使合并后的数组同样按排列。最终，合并后数组不应由函数返回，而是存储在数组nums1中。为了应对这种情况，nums1的初始长度为m + n，其中前m个元素表示应合并的元素，后n个元素为0，应忽略。nums2的长度为n。
大语言模型（LLM）在一系列自然语言处理任务中表现出色。然而在实际部署时，LLM会遇到拥有个性化（事实）知识的用户，这类个性化知识会在用户与LLM的互动中不断反映出来。为了提升用户体验并满足实时模型个性化至关重要，
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