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fangqi_方其
2020-03-19 17:37
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门头沟学院 Java
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fangqi_方其
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门头沟学院 Java
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发布于 2020-03-19 21:55
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02-02 12:16
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华中农业大学 算法工程师
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牛客网页小游戏AIcoding📁 准备工作1. 素材准备剧本生成:使用AI工具(如ChatGPT、DeepSeek等)生成游戏剧本提示词示例:请创作一个关于ACM竞赛选手与牛客娘互动的温馨故事,包含至少4个关键分支选择点美术资源:使用AI绘图工具(Midjourney、SD等)生成角色立绘与场景或使用真人拍摄照片2. 文件整理 你的工作区/ ├── game/ │ └── images/ │ ├── nk_girl_normal.png # 牛客娘普通表情 │ ├── nk_girl_smile.png # 牛客娘微笑 │ ├── nk_girl_sad.png # 牛客娘伤心 │ ├── ...
牛客AI体验站
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02-04 19:06
深信服_JAVA研发工程师(准入职员工)
深信服内推,深信服内推码
🌟工作内容与氛围: 我作为实习生能够真正地参与到了小组项目的迭代工作,不是简单地打杂工作。目前我已经接触到两个专题的需求迭代,一个由我完全负责,另一个和leader一起开始需求分析。在短短地两个月内,我对产品认知的八股文(产品经理能力、产品经理工作内容等)有了自己真正的感受和认识,不再是简单地文字理解。当然,实习工作也是对自己产品全方面能力的不断提升。 我导师不仅在工作上能及时得解答我的疑问,也会关心生活上我的不便,比如因为体检报告未出推迟入职,leader会主动关心我实习住宿的问题;电话沟通发现我声音和平时不一样,会主动询问我是否感冒不舒服,是否需要请假休息等。深信服的理念之一“简单有爱”...
深信服公司福利 896人发布
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01-17 11:55
门头沟学院 Web前端
见到真神了
顺便炫耀一下脑婆送的果冻包🥰
累死的一条狗:
一个去北极一个去南极谢谢
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2025-12-14 11:33
门头沟学院 Java
签下三方时我没有任何情绪波动,继续努力向前行
这是一篇迟来的秋招反思总结。虽然可能是拿到了开发的大sp,或者说小ssp的开发offer,但是真正签下三方的那一刻却并没有什么情绪波动,只觉得“这事结束了,我该继续定下下一个阶段的目标了”。回顾一下自己的秋招历程。我的秋招真正的起点可能起源于去年的年中。那时的我可以说对于求职所需的技巧都完全不懂。没有人带,没有带我求职的“导师”,我所做的只能是问几个学长,然后在各种平台找大佬咨询。最后还是选择了资料最多的Java后端开发,从此我的学习便开始了。刷力扣、刷视频、写项目,日复一日,加了知识星球还去打卡,回看当时打卡记录持续了180+天,直到找到了日常实习才结束。不能说是007,但是平均下来也有了995的强度。在年底找到了第一份日常实习,于是踏上了说走就走的旅程。实习的时候每周都要请半天假从公司坐高铁回到学校,开完会再回去,从中午12点到晚上12点全都在路上,这份辛苦只有自己心里清楚。接着开始找暑期实习,先是被腾讯搞了一通,面微信面穿后录用评估挂,接着又是美团全部答上来后超时自动挂,最后在一个普通的下午突然收到了阿里的实习offer。那一刻所有的努力和辛苦都具象化。暑期实习的过程中,运气好进到了一个强度相对比较低的组,于是在7、8月份每天晚上下班后回去继续刷题、复习各技术栈,还要抽时间面试。到了9月初已经面了40+场,进了面的只挂过一次岗位不匹配的腾讯的存储类岗位。9月陆续收到了多个offer,我以为自己也许会算比较优秀?开始谈薪后发现自己其实只是普通的一员,加了各大信息共享群,发现总是有比我更强的人,也有算法的大佬比我断档的领先。至于我为什么没选算法,在之前的文章里有讲到;而开发的大佬则从本科就开始有了相关的沉淀,我自然无法比肩。于是我想到了“比你优秀的人比你还努力”,我有什么可骄傲的。于是开始继续学习,继续成长,这不是抖M式的强迫自己受苦,也不单纯是为了以后的竞争力,还是为了自己的充实感和心理满足。签下三方的时候没有什么情绪波动,只是普通的点了下按钮,然后转头又去继续改bug了。我想我老了也会继续保持学习,让我不被时代抛弃。
NBA球星伦纳德:
这段时间看了佬的故事, 也狠狠的激励了我, 保持持续学习的状态
26届校招投递进展
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02-02 11:11
浙江大学 全栈开发
2.提示工程简介
提示工程是一个较新的学科,应用于开发和优化提示词(Prompt),帮助用户有效地将语言模型用于各种应用场景和研究领域。掌握了提示工程相关技能将有助于用户更好地了解大型语言模型的能力和局限性。研究人员可利用提示工程来提高大语言模型处理复杂任务场景的能力,如问答和算术推理能力。开发人员可通过提示工程设计和研发出强大的技术,实现和大语言模型或其他生态工具的高效接轨。本指南介绍了提示词相关的基础知识,帮助用户了解如何通过提示词和大语言模型进行交互并提供指导建议。除非另有说明,本指南默认所有示例都是在 OpenAI 的 Playground 上使用 gpt-3.5-turbo 进行测试。模型使用默认配置...
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