找实习咨询

上海211本硕数学专业，无实习、代码经验。整个研一和研二上都在被专业课和论文烦恼，年前刚忙完小论文。现想向大家求助、咨询未来方向建议。地点上海。个人偏向：稳定>收入。已有打算：数学老师、考公。咨询：央国企、各大国有银行上海分行相关岗位。（桂圆除外）以上还没去研究，想问下这类招人是怎么个流程呀？需学习计算机相关的知识、或者额外什么技术吗。我担心的点是：数学相关岗位招聘基本和计算机类一起，因此很需要计算机相关技术加持。如果学的话，学什么方面有助于以上岗位在八九月份的秋招呢？ 我尚有时间用来准备，但没有方向、怕时间都挥霍了。真心求助，希望各位前辈、同行能多多给点建议、见解。 #如何确定求职岗位#  #牛客解忧铺#  #求助#

一般来讲，搜索主要分为两条路bfs和dfs，本节主要研究两种方式搜索一些延申及优化。一、DFS -> 剪枝 -> IDDFS void dfs(int s, int t, int depth) { if (s == t && depth <= n) { //输出答案 return; } if (check(s) || depth > n) //剪枝 return; for (int i = 0;;) { //寻找当前节点的子节点，即树的下一层 int new_s = s + i; //新的状态 if (!vis[new_s])...

1.简要的介绍一下相关的项目经历2.Python继承和封装这两个概念3.神经网络里的话，它的一个学习率过大会发生什么呢4.像要是这个过拟合要怎么处理呢5.L1和L2正则化的一个区别主要是在哪一块呢6.k折的交叉验证，它的k值要怎么取比较合适呢7.可以直接拿来做文本分类的方法。会有了解哪一些呢8.那像如果是在一个大的数据集里面，来训练决策树的话，怎么样能够用比较少的时间，来完成训练呢

难点3：知识库的构建与动态更新挑战：电商政策频繁调整（如双11促销规则），传统知识库更新滞后，导致AI回复与实际规则冲突。初期依赖人工维护，响应延迟超24小时，错误率15%。解决策略：1. 自动化知识抽取黑话补充：NER 是从文本中提取关键信息（如日期、金额、地名、组织等）的技术，常用于法律、新闻、医疗、电商等多个领域。从文档中抽取的关键信息可以通过数据切片（slicing）存储到数据库或知识库中，方便后续查询和更新。例如，可以将提取出的“促销开始日期”、“促销结束日期”和“满减规则”作为结构化数据存储在 SQL 或 NoSQL 数据库中，供 AI 系统在实时查询时使用。文档解析：使用预训练的...