有广州中小厂前端的推荐吗

本人是前端方向,感觉网上很多都是大厂信息,想问一下24届秋招投中小厂的话是在哪里投,最好是广州和深圳的,各位大佬有推荐的吗,感觉一直找不到信息😭
#24秋招# #中小厂#
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发布于 2023-09-11 22:53 辽宁
瞅瞅吧
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发布于 2023-09-11 22:54 辽宁
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发布于 2023-09-08 14:01 广东
大佬有投招联金融秋招不 在深圳 可以看看https://www.nowcoder.com/discuss/526512883207892992
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发布于 2023-09-02 14:37 广东
base深圳可以考虑下 招联金融 招商银行和联通组建 国内消费金融top 有不少学长姐在 有开发 产品 运营岗https://www.nowcoder.com/share/jump/2960110952044427369
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发布于 2023-09-03 11:42 广东
我司看下哦,主页了解更多
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发布于 2023-09-07 01:52 广东
经纬恒润在深圳有hc
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发布于 2023-09-10 21:08 湖北

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1. 明确优化目标   - 任务定义:明确模型需要优化的具体任务(如文本生成、分类、问答等)。   - 性能指标:确定评估模型效果的指标(如准确率、F1分数、BLEU、ROUGE等)。   - 数据需求:根据任务目标,准备高质量的监督数据。2. 准备高质量监督数据   - 数据质量:确保标注数据准确、一致且覆盖任务场景。   - 数据多样性:覆盖任务中的多种情况,避免模型过拟合。   - 数据规模:根据任务复杂度,准备足够数量的样本(通常数千到数百万条)。   - 数据格式:将数据整理为模型输入输出对(如 (input, target))。3. 模型初始化   - 选择预训练模型:根据任务选择合适的预训练模型(如 GPT、BERT 等)。   - 冻结部分参数:对于小规模数据集,可以冻结部分底层参数,只微调顶层参数。   - 学习率设置:使用较低的学习率(如 1e-5 到 1e-4),避免破坏预训练模型的知识。4. 微调过程   - 损失函数:根据任务选择合适的损失函数(如交叉熵损失用于分类任务)。   - 批量训练:使用合适的批量大小(batch size),平衡训练速度和稳定性。   - 正则化:通过 dropout、权重衰减等方法防止过拟合。   - 早停策略:监控验证集性能,避免过拟合。5. 评估与迭代   - 验证集评估:在独立的验证集上评估模型性能。   - 错误分析:分析模型错误案例,针对性补充数据或调整训练策略。   - 多轮微调:根据评估结果,进行多轮迭代优化。6. 高级优化策略   - 任务特定提示(Prompt Tuning):设计更好的输入提示(prompt),引导模型生成更准确的输出。   - 数据增强:通过数据增强技术(如同义词替换、回译等)扩充训练数据。   - 混合训练:结合无监督学习和有监督学习,提升模型泛化能力。   - 领域适应:如果任务涉及特定领域,可以使用领域内数据进行进一步微调。7. 部署与监控   - 模型压缩:通过量化、剪枝等技术降低模型推理成本。   - 持续学习:在实际应用中收集新数据,定期更新模型。   - 性能监控:监控模型在实际场景中的表现,及时发现和修复问题。#牛客AI配图神器#  #产品经理#  #Ai产品经理#  #面试#  #聊聊我眼中的AI#  #AI了,我在打一种很新的工#
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