线下招聘会对普通本科生有用吗?

线下招聘会一般效率是比较高的,因为可以面对面直接交流,甚至可以简单面试一下。

求职的渠道和方式大致有几类,按照个人经验,推荐优先用这些渠道:

内推>校园渠道>招聘网站/APP>其他

推荐的原因如下

  1. 内推:内推是最靠谱的求职方式,特别是熟人内推,如果没有熟人关系,那就试试 内推鸭小程序 这样的专业内推平台;

2. 校园渠道:校园渠道是本校学生竞争力最强的渠道,特别是直接在本校笔面试的,你的竞争对手就是同学而非全国高校学生,竞争压力会小很多;

3. 招聘网站/APP:这最常见的,也是竞争最大的,这也是为什么很多同学说在招聘网站投了很多简历,但是没有反馈的原因;

4. 其他方式:其他的作为补充比较好,比如求职群、社交平台等,作为非专业性的平台,求职效率会很低,只适合作为补充。

线上增强和线下增强对模型训练时间的影响有所不同。 线下增强是在训练前就对数据集进行增强处理,生成新的数据样本并存储起来。这个过程会增加数据准备阶段的时间,因为需要对原始数据进行各种转换操作,如旋转、翻转等。不过,在训练阶段,由于数据已经准备好,模型可以直接使用增强后的数据集进行训练,训练过程中的数据加载和处理速度相对较快,所以训练阶段的时间不会因为增强操作而额外增加。但是,如果数据集本身较大,线下增强生成的新数据会占用大量的存储空间,并且数据准备时间可能会很长。 线上增强是在训练过程中实时对数据进行增强处理。在训练时,每次从数据集中取出一个批次的数据,然后对该批次的数据进行增强操作,再将增强后的数据输入到模型中进行训练。这样,训练过程中需要额外的计算资源来进行实时的数据增强,会增加每个训练步骤的时间。然而,线上增强不需要在训练前花费大量时间来准备增强后的数据集,并且可以在每次训练时生成不同的增强数据,增加数据的多样性。 以下是一个简单的代码示例,展示了线上增强(使用 PyTorch): ```python import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms # 定义线上增强的转换操作 transform = transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ]) # 加载数据集 trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=2) # 模拟训练过程 for i, data in enumerate(trainloader, 0): inputs, labels = data # 这里可以进行模型的训练步骤 # ... ```
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