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原创 一种提升录用概率的方法
前面两个志愿可以冲一冲往年录取分数超过预估分的学校,中间两个保一保录取分数和预估分差不多的学校,后面一个要保证有学校可以上,所以要选择一个录取分数低于预估分的学校,这种填报志愿的方式可以避免“高分低录”。和报考志愿不一样的是,报考的志愿数量可以多于5个,以增加获得offer的概率,也可以避免大材小用。本文提到的公司是随机想到的,并不代表排在前面的企业就比后面的好,就好像招聘平台经常说的,适合自己的才是最好的。如果有专业的话,就是工作的岗位,比如大数据、Java开发、数据分析、机器学习、大模型等。
2025-04-03 22:31:30
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原创 数学专业学生毕业方向
新生入学后学院党委书记跟大家开会,提到了数学系学生的毕业出路,当时提到了三个主要的方向,老师、金融和计算机。随着高考成绩的公布,又到了高考学子填报志愿的时候了。回想自己当年选择专业的时候啥也不懂,家里也没有可以提供参考意见的人,于是就按照专业的字面意思,五个学校,每个学校填写了五个专业,最后按照录取顺序被数学系录取了。现如今互联网和AI如此发达,学生们在选择专业的时候,有了更多的参考和指引,相信他们可以如愿选到适合自己的专业,然后在大学及后续工作中乘风破浪,扬帆远航。
2025-03-23 23:21:17
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原创 由“BOSS又崩了”引发的思考
金三银四跳槽季,即使在公司混的顺风顺水的人大概率也会看看机会,提升个人的竞争力,避免温水煮了青蛙。以个人的情况为例,我最早是搞Android应用开发的,后来转行做大数据和机器学习,现在又在做安全相关的工作,前面掌握的技术可以说完全没有竞争力。之前一直以为没有多少公司像我们一样,3月份发年终奖,目前来看,跟我司相似的公司应该是比较多的。科技发展日新月异,大量的工作岗位被人工智能替代,未来不会人工智能的技术人员会被掌握人工智能的技术人员替代,唯有通过不断学习,才能跟上时代的脚步。如何提升个人的竞争力呢?
2025-03-23 22:53:43
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原创 机器学习入门书籍推荐
书中有大量的应用案例,从比较简单的线性回归、决策树到处理图像数据的CNN、处理文本数据的transformer,可以说涉及机器学习和深度学习的方方面面。我是经常逛深圳的图书馆的,有一次偶然间发现了一本名叫《机器学习实战》的书。书中的内容涉及机器学习和深度学习,比较偏应用,书中的代码和用到的数据都可以在网上下载。针对不同的读者,书中提供了很多的网络资源(包括在线课程),而且推荐了很多其他的入门书籍,方便有特定需求的读者进一步学习。有的偏理论,有的偏应用,有的兼顾两者。
2025-03-23 22:49:02
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原创 金三银四招聘季
因为题目一是在前面面试的,所以花了近半个小时的时间来写代码。而题目二是第二家公司出的,所以很快就写完了代码。两个题目相同的地方在于寻找输入的子集,并输出满足条件的最大子集的长度。所以编码都有两重循环。最近在看工作机会,先后参加了两个大企业的面试。一个是新能源领域的龙头,另一个是互联网领域的龙头。巧合的是两家企业出的笔试题竟然比较相似,而且都比较简单。给定一个字符串,要求输出不含有重复字符的最长子串的长度。这里给出题目一的代码,题目二大家估计可以很容易写出来。给定一个数组,要求输出最长升序子数组的长度。
2025-03-23 22:41:06
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原创 VRP算法模型
min∑j=1N∑k=1Kx0jk......(1)s.t.∑k=1K∑i=0,i≠jNxijk=1,∀j∈{1,2,...,N}......(2)∑j=1Nx0jk≤1∀k∈{1,2,..,K}......(3)∑i=0,i≠jNxijk=∑i=0,i≠jNxjik,∀j∈{0,1,2,..,N},∀k∈{1,2,...,K}......(4)∑i=0N∑j=1,j≠iNdjxijk≤C...
2019-04-23 23:33:57
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原创 深度学习
这里写自定义目录标题深度学习入门神经网络相关函数损失函数深度学习入门神经网络相关函数sigmoid函数h(x)=11+exp(−x)h(x)=\frac{1}{1+exp(-x)}h(x)=1+exp(−x)1阶跃函数f(x)={0,x≤0,1,x>0.f(x)= \begin{cases} 0, & x\leq0,\\ 1, &...
2019-04-21 10:56:43
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转载 软件开发阶段
软件开发阶段任务的规格说明解决方案设计解决方案实现(编码)解决方案分析测试和调试系统维护和演变系统废弃java方法规格说明简要介绍。包括方法名称、完成的头部以及对该方法所执行的操作的简要描述。参数描述。前置条件。前置条件是在方法被调用时假定为真的条件,除非前置条件为真,否则不保证该方法能正确的工作。返回条件或后置条件。返回条件指定方法的返回值的意义。“抛出”列表。...
2018-09-16 22:22:07
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