logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

阿里P9首次公开:阿里面试官都问些什么?

金三银四求职季,相信大家都在摩拳擦掌。就目前国内的面试模式来讲,在面试前积极复习整个 Android 知识体系将变得非常重要,复习准备的是否充分,将直接影响你入职的成功率。但很多小伙伴却苦于没有合适的资料来回顾整个 Android 知识体系,或者有的小伙伴可能都不知道该从哪里开始复习。那么现在,你们的机会来了!!!学习路线&思路大家可以先从下面几个方面来准备技术面试,如下示例,非常详细!!

文章图片
#java#android#面试
突破月薪30K的Android开发面试:八股文背后的真谛

前两天,有读者在后台留言表示疑惑:为了进入大厂,他投入了大量的时间和精力进行面试准备,也做了很多题目。然而,他开始怀疑这些题目的实用性,不知道自己是否只是在为面试而刷题,这样的做法是否浪费时间。我认为,在当前的环境下,当你还无法改变现状时,最明智的做法是了解并适应规则,然后找到在这个规则下的最佳策略。如果你渴望进入大厂或一个更广阔、更优秀的平台,你需要做好两方面的准备:首先,你需要拥有真正的技能和

文章图片
#android#面试#职场和发展 +2
面试又挂了:大厂面试到底更看重学历还是技术?来看看大老的说法

长风破浪会有时,直挂云帆济沧海。祝大家找到心仪的工作,收获满意的 offer!加油!项目经验不会说?字节跳动小姐姐手把手教你"套路"面试官!

文章图片
#面试#android#java
2021最全一线大厂Android架构师面试题锦集(BAT、美团、360、新浪、小米等)

引言如今安卓开发不像前几年那么热门,但是高级人才依然紧缺,大家看着这句话是不是很熟悉,因为 web 高级人才也紧缺,c++ 高级人才一样紧缺,那么到了人工智能时代,人工智能时代的高级人才也同样会紧缺!似乎是高级人才的人在其他领域也是高级人才,而不是因为选择了热门才会一帆风顺。而网上高级工程师面试相关文章鱼龙混杂,一方面多数题目质量不高,另一方面有答案的很少,即使拿到面试题对自己的帮助也不大。鉴于此

文章图片
#面试#android#百度
扣子(Coze) | 什么是工作流? 扣子怎么搭建工作流?

提示词是「让AI理解某个具体问题」,而工作流是「让企业级业务在AI驱动下可靠运转」。正如螺丝钉(Prompt)和自动化生产线(Workflow)的关系——单个零件的精密度再高,也需要系统设计才能实现规模化价值输出。

文章图片
#人工智能#深度学习#工作流
一文彻底搞懂深度学习:归一化(Normalization)

AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破,正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口,掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程,需要从基础开始,逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源,包括:AI大模型全套学习路线图(从入门到实战)、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等,资料免费分享!

文章图片
#深度学习#人工智能#语言模型
什么是端到端(end to end)大模型,它和传统的大模型有什么区别?其优势与劣势是什么?

端到端模型,是一个直接由输入获取输出的过程最近有一个很火的关于人工智能模型的词——端到端模型。那么什么是端到端模型?为什么会提出端到端模型,以及它解决了哪些问题?‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍今天我们就来一起了解一下这个端到端模型。

文章图片
#学习
2021最新Android Studio超详细安装教程(附安装视频)

一、Android Studio 安装步骤1 - 系统要求可以在以下的操作系统开始 Android 应用程序开发:Microsoft® Windows® 8/7/Vista/2003 (32 or 64位)。Mac® OS X® 10.8.5 或者更高GNOME or KDE 桌面所有开发 Android 应用程序需要的工具都是开源的,并且可以从互联网上下载。以下是开始 Android 应用程序编

文章图片
#android studio#android#程序人生
一文详解智能体 | LLM+Tools模式下的实现挑战与解决方案

文章探讨了智能体的定义和实现难点。智能体理论上能感知环境并采取行动,实际应用中基于LLM+Tools模式。在业务场景中,面临多子场景和多维度召回策略的整合问题,可选择单智能体或多智能体模式。无论哪种模式,都需要处理多智能体通讯和多工具并行调用等细节问题,这些才是智能体实现真正的挑战所在。智能体的难点不在于其理论,而在于其实现;智能体之间的通讯问题,多工具并行调用问题等。关于智能体这个问题,从最开始

文章图片
#人工智能
大模型论文 | Graph-RAG全面综述:如何用知识图谱+大模型解决信息检索难题?

本文为《Graph Retrieval-Augmented Generation: A Survey》的深度精读,对论文内容进行了总结与提炼,希望帮助读者快速把握核心要点。在关键部分还附有拓展阅读建议,以引导进一步深入学习。

文章图片
#知识图谱#人工智能#RAG
    共 1634 条
  • 1
  • 2
  • 3
  • 164
  • 请选择