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拾穗行歌
2020-09-30 02:22
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中国科学技术大学 算法工程师
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美团算法岗和阿里数据分析岗怎么选?
拿到了美团算法岗和阿里数据分析岗的意向书,base分别是上海和杭州。看起来阿里公司比较大,并且商业分析职业寿命更长,但美团算法肯定工资比较高,想咨询下各位牛友的意见,谢谢大家~
#offer比较#
#美团#
#阿里巴巴#
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02-19 18:59
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The University of Sydney 量化分析
国泰海通证券 量化高频交易程序开发
使用 tushare 历史与实时数据,开展 A 股分钟级量化交易程序的开发、回测和实盘应用。利用实时分钟级成交指 标的不合理偏差,识别实时量价背离,在每一分钟内同时给出多只股票(每日一台电脑最多 50 只)的分钟级买入 信号;每日利用实时分钟级成交指标,相较于历史分钟级成交指标的不合理偏差,实时识别资金分时异动,在每一 分钟内同时给出多只股票的分钟级卖出信号。 程序盘中根据每只股票的日内价格均线,在实时价格高于均线时限制买入信号,在低于均线时限制卖出信号。盘前 记录每只股票的 Beta 因子值,盘中将交易信号除以每只股票的 Beta 因子值,用于交易信号标准化;盘前记录每 只股票历...
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02-20 17:18
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黑龙江大学 Java
agent实习都干什么?什么是ReAct和Planning & Extractor?
在构建AI Agent(智能体)时,如何引导大模型有效完成复杂任务是一个核心问题。当前主流范式主要有两种:ReAct(推理+行动) 和 Planning & Extractor(规划+提取器)。它们都旨在增强模型的自主性和任务执行能力,但在工作流程和适用场景上存在显著差异。本文将通过实例对比两者的异同,帮助企业根据实际需求选择合适范式。一、ReAct范式ReAct由Shunyu Yao等人提出,其核心思想是让模型在生成过程中交替进行“推理”和“行动”。模型会先思考当前状态(Reasoning),然后决定采取什么行动(Acting),如调用工具、查询知识库,之后根据行动结果再次推理,直至...
AI求职实录
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01-12 20:31
东北大学 Java
27届末9本简历不过
牛爷爷们,boss投递简历了20+了,只有字节给面了(处女面估计过不了😫),是项目有问题吗,还是不应当写上游戏服务器的项目,换项目有什么推荐的方向吗,如果要写项目的数据,面试官都会问哪些问题呀
冰炸橙汁_不做oj版:
虽然石凯说这大作业能用但是我感觉走java后端还是算了吧,项目一般放两个就行,建议到知识星球上找个项目把前两个换掉
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02-23 15:50
山东大学 嵌入式软件工程师
从LLM到Agent,每个关键词其实什么意思
下面这些词你认识几个?面试的时候被问到,能不能每一个都流畅的讲明白? 所谓智能体,其实是由所有"不需要智能"的部分拼凑而成的;那些花里胡哨的新概念,大多不过是新瓶装旧酒。 涉及关键词: LLM Prompt Context Memory Agent RAG Function Calling MCP Skill Sub-Agent 💡 先清空大脑 忘掉你已知的一切,跟着故事线走--你会发现这些概念都是从同一个起点,一步步生长出来的。 🧠 第一步:语言模型长大了 一切混乱的起点,是这个古老的东西——语言模型。早期的小模型基本上是个智障,只会简单的文字接龙。不知道合不合适,...
SAGIMA经验浅谈
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