社区
非技术区
帖子详情
好吧 我也散次分
happyfmy
2011-01-11 09:52:38
移动面试没被录取 有点失望
虽然自己学软件的 和网络工程管理不是很对口 但是父母希望我回家进移动
这个年不知道好过了 工作还没落实好
本命年不利 同学都说没穿
红内内
的原因
看来还得搞Java
希望来年爆发啊
...全文
171
29
打赏
收藏
好吧 我也散次分
移动面试没被录取 有点失望 虽然自己学软件的 和网络工程管理不是很对口 但是父母希望我回家进移动 这个年不知道好过了 工作还没落实好 本命年不利 同学都说没穿红内内的原因 看来还得搞Java 希望来年爆发啊
复制链接
扫一扫
分享
转发到动态
举报
写回复
配置赞助广告
用AI写文章
29 条
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
打赏红包
Pepeet
2011-03-04
打赏
举报
回复
good luck
happyfmy
2011-01-12
打赏
举报
回复
[Quote=引用 7 楼 xiangyihu 的回复:]
哥们,命运和你一样,支持你下,
[/Quote]
命途多舛 来年爆发
happyfmy
2011-01-12
打赏
举报
回复
[Quote=引用 8 楼 nemolearner 的回复:]
我们公司有个家伙刚入职1个月,回家考公务员,考上了,离职了。。。。。。。。。
[/Quote]
还是公务员最给力啊 铁饭碗
不过真得考上了 就怕这一生就这么过去了 没什么可以搏的了
happyfmy
2011-01-12
打赏
举报
回复
[Quote=引用 5 楼 qiaopeizhan 的回复:]
分。对于我很重要!谢谢!
----喜欢java的大叔
[/Quote]
喜欢分的大俗?
happysmhzp
2011-01-12
打赏
举报
回复
good luck
eXeSP
2011-01-12
打赏
举报
回复
楼主升了那,恭喜!工作的事情不忙,来年大把的机会,加油
sixer223
2011-01-12
打赏
举报
回复
加油吧
你会爆发的
我相信你
呵呵
………………
alicelijing1
2011-01-12
打赏
举报
回复
过来接分啦!!!!!!!!!!!!
jcx242
2011-01-12
打赏
举报
回复
呵呵。。 接分
php17
2011-01-12
打赏
举报
回复
楼主好运。。
happyfmy
2011-01-12
打赏
举报
回复
[Quote=引用 21 楼 yaoweijq 的回复:]
加油,比移动好的公司多的是
[/Quote]
对的
happyfmy
2011-01-12
打赏
举报
回复
[Quote=引用 18 楼 wangdahu860821 的回复:]
我今年也是本命年,受了一次大伤,后来听朋友建议买了条红内裤,结果引了一场大火,我那钱赔的啊。。。,从来没顺心过,唯一比楼主幸运一点的是刚毕业工作落实了
[/Quote]
呵呵 大家都说RP是守恒的
yaoweijq
2011-01-12
打赏
举报
回复
加油,比移动好的公司多的是
杰小
2011-01-12
打赏
举报
回复
移动好啊。
加油,
Gary8922
2011-01-12
打赏
举报
回复
移动好啊。
加油,
wangdahu860821
2011-01-12
打赏
举报
回复
我今年也是本命年,受了一次大伤,后来听朋友建议买了条
红内裤
,结果引了一场大火,我那钱赔的啊。。。,从来没顺心过,唯一比楼主幸运一点的是刚毕业工作落实了
Acesidonu
2011-01-12
打赏
举报
回复
进来接分来了。
jio891250
2011-01-12
打赏
举报
回复
[Quote=引用 6 楼 ticmy 的回复:]
工作要找
分要接
[/Quote]
加油!!
stoneallen
2011-01-12
打赏
举报
回复
祝你成功
dahaidao
2011-01-12
打赏
举报
回复
努力吧,机会还是有的。
加载更多回复(9)
变
分
贝叶斯估计:KL散度及变
分
自由能
本文详细介绍了KL散度在变
分
贝叶斯中的作用,包括其定义、性质以及在度量近似后验
分
布与真实后验
分
布差异的应用。重点阐述了变
分
推断中的变
分
自由能概念,以及它与最大化证据下界的关联,强调了在优化过程中的策略和目标。,
DL:RBM学习算法——Gibbs采样、变
分
方法、对比散度、模拟退火
本文介绍了RBM学习算法,包括Gibbs采样、变
分
方法、对比散度和模拟退火等关键方法。Gibbs采样是一种基于马尔科夫链的采样技术,变
分
方法通过变
分
优化解决概率推理问题,对比散度简化了RBM学习过程,而模拟退火算法则是一种通用的优化策略,用于避免局部最优。
正向KL散度与反向KL散度
本文深入探讨了KL散度的概念及应用,对比
分
析了正向KL散度与反向KL散度的区别,并通过实例说明了二者在逼近真实
分
布时的不同表现。
Jensen-Shannon散度(JS散度)
Jensen-Shannon散度(JS散度)是基于Kullback-Leibler散度的对称版本,用于衡量概率
分
布间的相似性。它具有非负性、对称性和有界性等性质,能克服KL散度的局限性。在机器学习、自然语言处理、生物信息学和信息论等领域有广泛应用。
双目散斑结构光
本文介绍了散斑结构光在双目立体匹配中的作用,对比了不同结构光方式的效果,重点阐述了全域和局域位置随机散斑的生成方法及其优缺点。通过计算机模拟生成散斑图,展示了如何通过调整参数优化散斑
分
布,从而提高立体匹配的准确率。
非技术区
23,404
社区成员
70,513
社区内容
发帖
与我相关
我的任务
非技术区
Java 非技术区
复制链接
扫一扫
分享
社区描述
Java 非技术区
社区管理员
加入社区
获取链接或二维码
近7日
近30日
至今
加载中
查看更多榜单
社区公告
暂无公告
试试用AI创作助手写篇文章吧
+ 用AI写文章