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后端实习中的 “好需求”,核心定义是能支撑面试深度讨论、可向外延伸多维度知识点的需求—— 本质是能让你在面试官拷打时,有足够空间展现技术积累、解决问题的能力,而非仅完成简单 CRUD。结合面试反推逻辑,具体可分为三类,且都具备 “可延伸、有讨论点” 的共性。本质上是这个需求要支撑你能给面试官吹牛逼。典型的垃圾需求:或许有的同学可能还不理解什么叫做可以吹牛逼的需求,我举一个最简单的反例,很多同学写苍穹外卖的时候,总爱把一个需求写到简历上:  基于OSS处理用户上传图片,获取OSS返回URL,实现用户远程上传图片。这就是个最典型的垃圾需求。因为你发现论代码链路,他没什么可讲的。论各种新潮技术,他也...
反装笔大队长:分情况吧。需求分业务需求和技术需求,技术需求你说的是对的。像CRM、OA、NC等等,这些业务系统很多时候对技术要求并不高的,不可否认的是 这些需求还是很不错的。 NC系统的进销存。实际上只是对仓库、库位、库存量、入库出库单价、数据报表等数据的统计与计算。CRM的市场活动、人面画像分析与统计、客户信息管理等,这些无非都是一些增删改查。对于业务需求面试官通常都是问你对业务的理解与过往对该业务的处理方案,并不会死磕技术。技术肯定是多多益善,但在业务开发中 正在有意义的是你的经历。
投递字节跳动等公司7个岗位
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滴滴语音方向算法实习生招聘:工作城市:北京岗位职责(具体工作内容):1、参与超大规模语音数据治理:参与数亿级语音数据的自动化清洗、质量评估与元信息挖掘(如语种、信道、噪声等);2、大规模声纹建模:协助训练与优化千万级ID的声纹识别(Speaker Recognition)模型,提升大规模场景下的识别准确率与鲁棒性;3、语音预训练探索:参与自监督/半监督语音表征学习(如WavLM、Whisper-style等)的预训练实验与调优;4、语音大模型垂类适配:基于通用语音大模型(如Whisper、MMS、VALL-E、SpeechGPT等),开展以下属性感知微调与对齐:声纹特征解耦与表征学习情感识别性别与年龄属性预测方言/口音识别与适配任职资格:1、计算机、人工智能、电子信息、声学或相关专业硕士及以上在读(2026年及以后毕业)2、精通Python,熟悉 PyTorch,具备大规模数据处理经验3、熟悉语音基础技术:声纹嵌入(x-vector, ECAPA-TDNN)、情感特征(eGeMAPS, IS13)、方言识别或属性分类模型4、了解自监督预训练语音模型(如 Wav2Vec 2.0、Whisper、MMS)或语音大模型基本架构5、每周可实习 ≥4天,持续 ≥3个月加分项:1、有声纹/情感/方言相关项目或竞赛经验(如VoxCeleb、IEMOCAP、DF2022等)2、熟悉多任务学习、解耦表征、提示微调(Prompt Tuning)或LoRA等大模型适配技术3、掌握音视频处理工具链(FFmpeg, librosa, torchaudio, Kaldi)4、在 INTERSPEECH / ICASSP / ACL / EMNLP 等会议发表过相关工作简历投递:邮箱 xuetaolve@didiglobal.comPS:流程贼快,急需人,面试要求不高
投递滴滴等公司7个岗位
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