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https://www.zhihu.com/question/20355548
CV 和 Resume 的具体区别在哪里？ - 知乎
CV是履历，Resume是简历。 Resume，简述于求职相关的教育背景和工作经历，其目的在于说服用人单位雇用自己； CV，Curriculum Vitae事集中说明学术工作，不重视与文化程度和学习成绩无直接关系的资料。 CV的完整形式是拉丁文Curriculum Vitae，在美国，CV主要是用于申请学术、教育、科研职位，或者申请奖 ...
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https://www.zhihu.com/question/20355548/answers/up…
CV 和 Resume 的具体区别在哪里？ - 知乎
CV 和 resume 都是简历，但 CV 主要用于学术领域，而 resume 更注重职业经历和技能。
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https://www.zhihu.com/question/22798522
CV作为curriculum vitae和cover letter的区别在哪儿 ... - 知乎
CV is a curriculum vitae which provides comprehensive description of your academic and professional credentials and achievements. Resume is a summary of your experience, education, and skills.
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https://www.zhihu.com/question/23145161
在读大学生应该如何写一份逼格很高的CV？ - 知乎
CV的结构 俗话说得好，写好CV需要练好 无形装B大法！ 装B不难，无性装B就需要功力了！ 先让我们来看一下Traditional CV的写法—— 传统的英国式CV，也被称为”Reverse Chronological”式，是使用频率最高的模板。我们所有的经历以倒叙（即最近的在最前）的方式填入CV中。 一般来说，英国传统式CV的内容 ...
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https://www.zhihu.com/question/11132255752
如何完成一篇优秀的简历（Curriculum Vitae, CV） - 知乎？
知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视 ...
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https://www.zhihu.com/question/1981466349227222220
如何评价cv娜娜子和果子哥官宣了？ - 知乎
改子哥怎么办？堪称爽文剧情。 缘分大概率是从宵宫发病视频开始的，然后宵宫生贺视频感情逐渐加深，最后2023年12月8日小范围官宣，直到两年后正式官宣。 其实是有预兆的，证据就是在此之前， 娜娜子 在 果子哥 的视频评论区出现的次数和互动的次数就越来越多了。
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https://www.zhihu.com/tardis/zm/art/18980553373130…
循环伏安法（CV）——从入门到放弃 - 知乎
简单的伏安曲线（CV曲线） 循环伏安法（CV）是一种应用广泛且功能强大的电化学技术，常用于研究不同分子的还原与氧化过程。 循环伏安法对于研究由电子转移引发的化学反应（包括催化反应）同样具有重要价值。 类似图2所示的图形，在相关文献中经常可以 ...
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https://www.zhihu.com/question/383486199
为什么现在不看好 CV 方向了呢? - 知乎
从一个cv内卷失败者的角度来聊一下。cv难的地方主要包含创新算法，模型底层加速和部署。前者就是各种大佬，既能够提出好的idea，又能够解决实现idea的各种问题，刚开始idea不一定work需要不断调整，另外很多东西没有现成的轮子需要自己实现。因此理论能力和工程能力都要具备。后者一般来说c++ ...
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https://www.zhihu.com/tardis/bd/ans/2646512873
出国留学申请的文书（PS、CV、WS等）怎么写？ - 知乎
出国留学申请的文书（PS、CV、WS等）怎么写？ 从我 7年留学经验，从美本到加硕，期间也申请过英硕，也帮不少人写过或者修改过文书，不敢说特别精通留学文书，但手里的战绩也有G5和藤校的，如果你能把我这篇文章研究透，那么想要写一份好的留学文书就不 ...
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https://www.zhihu.com/question/6463687174
为什么很多人认为TPAMI是人工智能所有领域的顶刊？ - 知乎
TPAMI虽然主要发CV方向的文章，但它更看重的是理论创新和方法学贡献。 很多发表在TPAMI上的算法和理论框架，后来被广泛应用到了NLP、数据挖掘等其他AI领域。 4. 领域交叉性 现在的AI发展趋势是各个子领域的边界越来越模糊。 比如： 多模态学习横跨CV和NLP