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常函数和指数函数e的x次方走在街上，远远看到微分算子，
常函数吓得慌忙躲藏，说：“被它微分一下，我就什么都没有啦！” 指数函数不慌不忙道：“它可不能把我怎么样，我是e的x次方！” 指数函数与微分算子相遇。 指数函数自我介绍道：“你好，我是e的x次方。” 微分算子道：“你好，我是‘d/dy！’ |
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发表于 2006-1-29 03:33:12
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常函数和指数函数e的x次方走在街上，远远看到微分算子，
常函数吓得慌忙躲藏，说：“被它微分一下，我就什么都没有啦！” 指数函数不慌不忙道：“它可不能把我怎么样，我是e的x次方！” 指数函数与微分算子相遇。 指数函数自我介绍道：“你好，我是e的x次方。” 微分算子道：“你好，我是‘d/dy！’ |
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常函数和指数函数e的x次方走在街上，远远看到微分算子，
常函数吓得慌忙躲藏，说：“被它微分一下，我就什么都没有啦！” 指数函数不慌不忙道：“它可不能把我怎么样，我是e的x次方！” 指数函数与微分算子相遇。 指数函数自我介绍道：“你好，我是e的x次方。” 微分算子道：“你好，我是‘d/dy！’ |
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=================================[更新]加拿大版超级入口 ======================================
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发表于 2006-1-29 03:37:36
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=================================[更新]加拿大版超级入口 ======================================
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做下解释说明
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所有的悲伤，总要留下一丝快乐的线索；所有的遗憾，总要留下一处完美的角落。
不立目标，不求方向，自然，宁静，清澈，淡泊，包容，与世无争，充满了清灵之气。 |
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my comments about pix
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Try to get what I want,fighting!
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所有的悲伤，总要留下一丝快乐的线索；所有的遗憾，总要留下一处完美的角落。
不立目标，不求方向，自然，宁静，清澈，淡泊，包容，与世无争，充满了清灵之气。 |
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发表于 2006-1-29 12:34:07
Q
【杂问】问一下香港中文大学这个minimum point of mark, 填的是自己的最低分还是分数可以打到的最低分
A
是分数可以打到的最低的，一般填0，看学校怎么打分
Q
【问答/瑞典】数学学分能不能算作统计学分？
A
这个的话要看课程描述怎么写，可以凑一凑。
Q
【问答】填rp的空格字数要求是7500，我明明没超但说我超了。characters是字母数量吗?
A
准确来说是字符，所以可能空格和标点符号都被计算了。7500 characters差不多写1000词就够了（平均词长5-6这样）。...
Q
(2025 fall) hkpfs被系推了，什么时候能拿到offer?
A
等一下，怎么做到系推之前就拿到的?不是系推>院推>校推>港府批吗？
Q
26fall申请港校cs硕 求定位以及准备事项
A
你的背景很优秀了，一是均分一定要保持住，如果能更高会更优势，二是语言考试尽快考出来，如果准备差不多了早点考，这样提前批一...
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Offer选择求建议
bg: 中9本建筑 打算硕士毕业就找工 读博没想好 大湾区就业 岗位兴趣是大模型算法 0技术实习 论文有一篇A会三作
1. 港大 计算机科学(多媒体计算) MSc
时长：1-2年 (往年都是1年，今年下的offer变了，先当1年看)
学费：港币$334,800
地点：香港薄扶林
上课为主，可选capstone做一些项目，优点是补实习利好，可选第二年12月毕业，所以可以参加两次秋招，找工作时间充足，同时title高，在一些场合下有好处，缺点是水，本科非科班，一年硕出来认可度不高，想冲大模型算法感觉不够
2. 港大 人工智能 MSc
项目时长：1.5年
学费：港币$390,000
地点：香港薄扶林
上课为主，相比CS数学课更多，优点是补实习利好，第二学年1月毕业，所以也可以参加两次秋招，找工作时间充足，同时title高，在一些场合下有好处，缺点是水，本科非科班，一年硕出来认可度不高，想冲大模型算法感觉不够
3. 港中深 计算机与信息工程 MPhil
项目时长：2年
学费：人民币￥280,000
地点：深圳龙岗
科研为主，课很少，优点是利好搞科研，读完基本会有paper产出，攒paper没问题，缺点是导师不放实习
如果想读博很合适，目前在组里做RA体感也不错
但是这个项目找工不友好，导师不放实习，组里mphil毕业直接工作案例稀少，我其实没想好要不要读博，但可以确定不打算一辈子做科研
我觉得核心就是考虑：
1.这几个不读博直接投目标岗的适合度
2.title能不能过简历关
3.攒paper和实习的友好度
关于读博
将来打算在国内发展，走学术路线的可能性有但不是很大，因此并非确定读博。毕竟计算机还是希望进企业和核心研发。比起当教职还是更想进工业界
短板:
目前0技术实习，没有对口的大模型LLM实习，也缺一作的paper，都要补
纠结的点：不读博的选择
目前主要没办法决定读博还是不读博
关于msc，直接就业导向，补实习挺方便，但是担心非科班读一年硕出来找大模型算法岗会比较困难，同时由于课很多，不太能攒paper后续读博，万一想读博也挺费劲的
关于mphil，基本上找大模型算法岗问题不大，万一想读博拿自己成果申phd也没问题，但是导师不放实习，不利于直接就业，我需要对口实习和论文，这个项目paper好攒但实习不友好
想咨询一下大家的建议??
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