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牛客AI配图神器

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27届前端实习第一次面试 磐松私募
刚刚结束人生中的第一次面试,非常紧张,在学校闷热的顶楼空教室面的。面试前准备了很多,依旧大脑空白。1.简单的自我介绍(简单的说了姓名,学校,技能,面试官说没了?我感觉下次要说的多一点。。。)2.rem,vh/vm,媒体查询的区别(媒体查询卡住)3.数组去重如何实现(Set,遍历)4.对闭包的理解5.你的项目中有使用到闭包吗(。。。卡住)6.webpack和vite区别(项目打包。。。面试官说vite更轻便,这个我知道但是当时竟然没有说出来)7.Keepalive有了解吗(没有)8.npm,pnpm的区别以及项目中用到了什么9.async,await的本质,以及和promise的关系10宏任务微任务执行顺序11.开始介绍第一个项目12.问了一下项目中图片处理的算法,没有深入13.图片上传之后,前后端分别做了什么(这个项目用node.js写的全栈)14.SSE和 WebSocket的区别,为什么没有选择WebSocket15.如何处理SSE断线重连,数据重复,取消SSE(重复不太清楚,说了数据不完整的解决方法)16.接入大模型后用没有用到prompt进行限制17.JTW登录流程18.token存储在哪里,存储到本地安全性不高你有没有想过后续优化19.大文件上传从68%提升到98%,如何测算的(没改之前上传失败多次,修改之后没有失败过。。。)20.上传的格式有没有要求(做了png,jpg等的筛选)21.路由懒加载、图片懒加载如何实现的22.新消息自动滑动如何实现的(AI做的,确实没有仔细的了解过)23.图片存在哪里(本地,嗯。对。。)24.介绍第二个项目(问了用的什么模型,是否有prompt限制,我只做了前端,练手的,后端不是很清楚。。。)25.fetch请求和原生请求的区别26.项目有没有遇到过内存泄漏(目前没有,我理解错了)27.计时器使用后的处理方式,在哪个时期销毁的28.数据库设计29.如果图片上传速度慢,你回怎么排查30.有没有了解过我们公司31.上级或者老师代码意见不同怎么办(认真分析+学习)32.完成需求和写好代码哪个更重要(完成需求)33.有没有用过ai辅助,用的cursor的那个大模型(c开头的,token比较便宜。。。)34.需求不清楚如何推进工作流程(和对接人员进行讨论,可以先做出大致功能然后细化)35.对这次实习有什么期待吗(学习公司业务流程,个人对公司业务很感兴趣)36.入职时间37.MBTI38.期望薪资(ssob上是200-300,我说都可以,遵从实习生标准)39.反问(公司前端业务:内部组件库,对接的商业公司的要求;公司ai使用率(鼓励员工拥抱ai,但是基础知识要懂,不能只靠ai。。。感觉公司ai使用率并不高))半个小时的时间就结束了,面完大汗淋漓。第一次面试狠狠地揭露了自己的不足,八股不熟练,项目细节不清晰,只关注ai相关的知识了,感觉面试完就已经有结果了。。。面试官的口音和我很喜欢的一个博主很像,莫名有些好感,奈何自己实在是欠缺,场面一度尴尬。接下来要针对自己的不足仔细弥补了,下一次就不会太紧张
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03-03 13:17
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苏州大学 Java
暑期实习 字节三面
面试官真的很有耐心,人非常nice,但问得也是真的很细。面完半小后约HR面。有没有人说说HR面会问啥?【希望能过吧,以前真没想到面个试这么耗精力,这一周感觉都被掏空了】1.请做一下自我介绍。2.你掌握的数据结构有哪些?3.请讲一下一致性哈希的原理和解决的问题。4.请讲一下Ring buffer(环形缓冲区)的相关内容。5.请讲解一下HTTP状态码的相关分类和含义(如2xx、3xx、4xx、5xx)。6.请讲解一下四层网络负载均衡和七层网络负载均衡的区别,以及各自的应用场景。7.请讲一下反向代理的原理和常用工具,以及正向代理的相关内容。8.进程间通信的方式有哪些?哪种方式效率更高,为什么?9.请讲一下MySQL主从复制的实现原理(基于binlog、redolog相关)。10.多个从节点之间出现数据不一致的问题该如何解决?11.你了解的消息中间件有哪些?RabbitMQ、RocketMQ、Kafka这三种消息中间件的区别是什么?12.Redis中最常用的数据结构有哪些?13.请讲一下Redis中Zset(sorted set)的底层实现和优化策略。14.什么是小哈希和大哈希,二者在查找、插入性能上有什么区别?15.请讲一下TCC分布式事务算法的相关内容,以及它和2PC、3PC的区别。16.你在项目中使用的服务发现组件是什么,它的实现原理是什么?17.你在项目中使用的序列化协议是什么,为什么选择该协议?18.长连接的适用场景是什么?哪些场景不适合使用长连接,原因是什么?19.请设计一个评论系统(包括数据库表设计、数据结构、关联关系等)。20.【反问】想具体知道会做哪些模块的工作?有没有导师?
百特曼3:节子还是一如既往的八股大厂
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教你如何快速包装简历(Agent相关)
简历很重要,很多同学的简历现在都是偏陈列一些概念,有的时候技术能力都够的,项目也做了不少,但是不会提现在简历上。你做了8分,可以包装优化成10分,但是很多同学的项目写的只有五分。下面就给大家一些可以直接参考复用的话术,需要更定制的简历优化等可以私我。一、任务规划 / Agent 核心能力点:多步任务执行能力•设计基于 ReAct / Plan-and-Execute 的 Agent 执行框架,实现复杂任务的自动分解、逐步执行与结果整合•构建支持多轮决策的任务状态机,提升复杂流程下的执行稳定性与可控性⸻点:决策与路由•实现基于模型推理 + 规则约束的任务路由机制,动态选择工具调用路径•设计 tool routing 策略,提升工具选择准确率并减少无效调用⸻二、工具调用(Tool Use)点:工具链设计•封装统一工具调用接口,支持搜索、数据库查询、API 调用等多种能力扩展•构建可插拔工具层,支持快速接入业务系统(如 CRM / 工单系统 / 数据平台)⸻点:调用可靠性•引入参数校验与 schema 约束,显著降低工具调用错误率•设计工具调用重试与 fallback 机制,提升任务成功率⸻三、RAG + Agent 结合(高频加分项)点:检索增强•搭建 RAG 检索模块,结合向量检索与语义重排提升召回质量•将检索结果作为 agent 决策上下文,提高复杂问答准确率⸻点:协同架构(重点包装)•设计 RAG + Agent 协同架构,将“检索-推理-执行”解耦,提升系统可扩展性与稳定性•优化长上下文场景下的信息选择策略,降低噪声对决策的干扰⸻四、记忆(Memory)与上下文管理点:多轮对话能力•实现基于短期记忆 + 长期记忆的上下文管理机制,支持复杂多轮任务•设计 memory 压缩与摘要策略,降低 token 消耗并提升响应效率⸻点:用户状态•构建用户级上下文存储,实现个性化任务执行与历史行为复用⸻五、稳定性 / 防“翻车”(非常关键)点:防幻觉 / 防乱调用•通过输出约束(JSON schema / function schema)减少模型幻觉与格式错误•引入结果校验与二次确认机制,提高关键任务可靠性⸻点:异常处理•设计超时控制、异常捕获与降级策略,保障系统在不稳定情况下仍可运行•构建 fallback 逻辑(规则/模板回复),避免任务完全失败⸻六、评估与数据驱动(很多人不会写,但很加分)点:评估体系•构建 Agent 评估指标体系,包括任务完成率、工具调用准确率、响应延迟与 token 成本•设计离线评测集与自动化评估流程,支持模型与策略迭代⸻点:优化闭环•基于日志分析持续优化 prompt 与工具策略,提升整体执行效果⸻七、性能优化(工程感直接拉满)点:延迟 & 成本•优化 prompt 结构与上下文长度,使平均响应时间下降 X%•引入缓存与结果复用机制,降低 token 成本 X%⸻点:并发与吞吐•设计异步执行与任务队列,提高系统并发处理能力•支持多任务并行执行,提升复杂流程处理效率⸻八、工程化能力(决定你是不是“能进组的人”)点:可观测性•构建日志与 tracing 系统,记录 agent 决策路径与工具调用链路•实现任务级监控,支持问题快速定位与回溯⸻点:系统化落地•将 agent 服务化部署,提供标准 API 接口供业务调用•支持模块化扩展,降低后续功能迭代成本⸻九、业务价值(一定要写,不然像玩具)点:效率提升•将原本依赖人工处理的流程自动化,日均节省 X 小时人工成本•提升任务处理效率 X%,缩短响应时间 X%⸻点:场景覆盖•支持 X 类业务场景(如客服、数据查询、报告生成等),提升系统使用率⸻十、直接可用的“完整项目描述”(可复制)大家可以直接用这个版本👇项目:智能 Agent 平台(LLM + Tool Use + RAG)•设计并实现基于任务分解与工具调用的 Agent 执行框架,支持多步推理与复杂流程自动化•构建 RAG + Agent 协同架构,将检索、决策与执行解耦,提升复杂问题处理能力•封装统一工具接口,接入搜索、数据库与业务 API,实现多场景任务执行•引入参数校验、重试机制与 fallback 策略,显著提升任务执行稳定性•实现多轮对话记忆管理与上下文压缩,优化长任务下的性能与成本•构建评估体系(任务完成率 / 延迟 / token 成本),驱动持续优化成果:•任务完成率提升 XX%•平均响应时间降低 XX%•人工介入率下降 XX%
肖先生~:牛客多推送一点这样的文章给我
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字节TikTok前端一面:面完一身冷汗
1. 自我介绍并说一下最近的这个项目,觉得哪里有一些复杂度比较高的,你可以详细聊聊2. 这个项目是你实习做的吗?还是你自己练习的项目?(我说是老师项目组的)3. 我看你了解的知识面还挺广的,你是通过哪些方式进行前端的学习的?(GitHub、B站、掘金、极客时间)4. 有没有做过系统一点的学习?比如书籍之类的(我说你不知道的JavaScript)5. 这本书有什么理念,或者说你觉得印象比较深刻的?(说了this,把 this 全部过一遍)6. 那你在实际项目中有哪些场景有用this去做一些方案,或者说做一些小的工具函数之类的?(我说有,比如单例模式,然后全部过一遍)7. 那单例模式,你是在什么样的一个场景里面去用的?为什么会选择单例模式?有什么优缺点?8. 你刚刚说扩展性比较差,弹簧组件是全局的,那假设另外一个场景也需要使用这个组件,但是它又要有些不一样,那这个时候你会用到什么设计模式呢?9. 我看你项目写了响应式布局,你是之前做过移动端吗?(我说有)10. 那你是怎么做的适配的?因为有高倍屏、低倍屏,还有些手机尺寸不一样。11. 你所有的布局都是用的 px 去进行布局的吗?(我说还有 rem)12. 那你觉得 rem 的值应该设置为多少呢?(我说是除以10,追问,我说在GitHub上面阿里源码扒下来的)13. 对于样式布局,你了解哪些方式呢?(我说有 flex弹性布局、grid网格布局、table表格布局、定位布局、浮动布局) 哪种用的比较多呢?(我说flex弹性布局)14. 那你可以说一些 flex 的样式属性吗?(我说有flex-direction、flex-wrap、flex-justify、flex-align、flex: 1)15. 听到我说 flex 布局,面试官扔了到题目过来:用 flex 布局完成从左边的到右边的效果 alt text(P1)16. 手撕树形结构遍历:要求最后的结果为 28 alt text(P2)17. 继续回归项目:对于 jwt 认证保障的话,你可以说一下它大致怎么实现的呢?18. token 你是存在哪里的?(我说存在 localStorage 中) 为什么存在 localStorage 中?(我说一开始是想放在 cookie 中,但是刚好接触了 axios,然后进行封装,更方便)19. 你这7天过期的逻辑放在 localStorage 中是怎么做的呢?(我说我设计了长 token 和短 token) 面试官说这个方式没见过,比较有意思😄20. 短 token 过期,前端拦截到错误然后用长token做请求,那你这个逻辑岂不是接口会做一个重试的逻辑?那如果长 token 也过期了,那这个时候你会怎么做?(我说会跳转到登录界面,重新登录)21. 跳转界面是在前端还是后端做的重定向?(我说是在前端,axios 封装,错误码)22. 你前端做重定向的时候,你是通过什么样的一个 API 去做的?(我说是 window.location.href('/login')) 那你这种方式跟 location.replace('/login')、location.push('/login') 有什么区别吗?(我说 window.location.href('/login') 是会刷新页面的,而 location.replace('/login') 是不会刷新页面的)23. 你点的浏览器回退,你还是可以回到上一个地址吗?(我说直接退出到登录界面)24. 我看你另外一个项目设计了一个拖拽式布局,你可以说一下会用到哪些API吗?还是说你这个功能是通过第三方库实现的?(我说原来是自己写的,后面效果不是特别好,就用了第三方库,在 npm 上的 Allotment) 那如果让你用原生 JS,你知道要用到哪些 API 呢?(我说 mouseDown、mouseMove、mouseUp、mouseOut,监听鼠标的点击事件,获取鼠标的坐标,计算容器的宽度)25. 面试官说前端基础就面到这,我心想这还只是基础吗😭,然后反问:- 面试表现(提了一嘴 AI,平时有用过什么 AI 工具吗?)- 面试官说可以系统学习,多看书籍,知识点比较零散- TikTok 到底是负责什么的- 贵公司技术栈
前端死了咩:无敌面经太详细了
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03-13 00:04
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京东_后端开发(实习员工)
快手Java后端一面
约面的挺突然。。狠下心接了1.自我介绍2.讲讲JAVA的反射3.可以继续讲讲AOP,动态代理[ 因为讲反射不小心吟唱到了例如AOP的动态代理,但是这块记忆的非常不熟,结果磕磕绊绊 ]4.项目我看你写了AOP和注解,具体怎么实现滑动窗口限流的[ 梦到什么说什么,吟唱八股发散千万不要散到自己不熟悉的区域 ]5.也讲讲为什么另一个项目选择令牌桶,具体流程6. OK,讲讲 Redis 的数据类型?还有吗?就了解这五种嘛[ 把5个的基础类型从应用对比到历届底层全都吟唱了一遍。一句还有吗直接没力气了,简历就写了理解5种,别的我是真一点没看TT ]7.讲讲Redission分布式锁实现8.这个指数退避怎么实现的9.在这里有考虑去保障幂等性嘛10.这里为什么使用指数退避呢? 什么时候用均匀重传[已经晕过去了说不了解,刚说了后就意识到,估计应该说指数退避能缓解压力防止下游服务器雪崩之类的]11.ok,那讲讲JMM12.讲讲RocketMQ如何保证的不丢消息13.讲讲RocketMQ延迟消息原理14.讲讲项目Redis实现会话记忆这一块15.如果ai调用function calling出现幻觉,有考虑怎么解决吗?[ 不了解,面试官说什么接口幂等化,高危操作人工防护,没在听,感觉人已经飞升了TT ]16.mcp了解嘛?和function calling有什么区别[ 依旧不了解,只能说了个前者规范架构抽象解耦,后者耦合高只能算个工具调用]17.AI生成代码的代码质量怎么保障,那平时如何review的呢18.算法。lc215  数组中最大第k个元素19.打算考研还是本科就业20.反问1️⃣有哪里不足,有哪些需要提高的部分。[主要说知识广度不够,多刷算法,让我别太紧张]2️⃣部门业务会做什么人生第二次面试。感觉大厂面试官的气场压力很大应该凉了不过这次面试非常锻炼心态,多面试,多面试。
冰炸橙汁_不做oj版:redis除了五种基本数据类型,其他的几种还是要掌握一下的,挺常用
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从百度,腾讯,字节到独角兽:被理想“杀死”无数次后,我终于找到了我的“工位”。
故事很长,但是很感谢每一个看到最后的牛友们,希望能给二七届处在长时间低谷期的你们一点触动和启发。开端。我是一个二七届双非非科班本科生,大一因为珍惜友谊,错过了转计算机专业最好的机会,但由于当时的前任是计算机专业科班出身的,所以大一下学期暑假就意识到了计算机实习的重要性,一开始打算转战地信后端方向,如鱼得水地学了四五个月,可以说只要没事的时候都在图书馆里面刷着blibili看黑马视频,有时候跟着一起敲敲代码看看项目。一次偶然机会看到了这个javaweb的这个课程,里面有少量的前端知识涉猎,我突然觉得前端是比后端有意思很多的,于是转战三维前端,学了一个多月成功拿下一个小公司的offer,我很高兴,我以为我可以慢慢地一步一个台阶,从小公司慢慢踏入大厂,甚至幻想着明年这个时候我已经坐在大厂的办公室,和身边的高知人群谈笑风生。从2025年的4月到8月,感觉干的活很杂,学不到什么东西,我想着,自己忍忍算了,当是为了进大厂而铺路吧,然后等到大三上学期开学的九月份,我继续开始找实习,一开始九月初还是比较顺利的,拿了好几个中厂的offer, 但是由于院长的怂恿恐吓和其他院级领导的压力,这几个offer终究最后被毁于一旦,我很失落很气愤,已经开始对学院的这个印象埋下了恶劣的根茎。惊喜但挣扎。好消息是在十一月初还是有幸地因为百度急招,流程走的飞快,接到了百度的实习offer,但是方向也是偏纯前端开发,然后又经过两轮面试,接到了北京中科院自动化所300r一天的的web端渲染研发的offer,兴趣驱使下,我还是选择了中科院自动化所,拒绝了百度,可是一入职,我对中科院自动化所的光环彻底祛魅了,也有上级的push, 文档其实很多也不规范,也没有所谓的完整的培养体系,虽然mt人真的很好很好,然后最令我晴天霹雳的是,像我这种想本科计算机直接就业的,去中科院自动化所还不如去中厂实习,那我拒绝了百度offer,是为什么,我为什么那么傻,但在中科院自动化所的四个月其实也学到了很多,也会在摸鱼的间隙来学很多其他的东西,沉溺在shadertoy, 钻研计算机图形学,死磕源码和论文,图形学数学研究,我当时又下定决心想换方向,就是web端的渲染引擎研发。可是离开了自动化所,一开始投递字节跳动,换了个岗位,是特别心仪期待已久的岗位,可是一投出去直接被简历秒挂,那像是我在冰冷的深海里游了很久很久好不容易到达有火炉的岸边,结果还没来得及解冻的身体被一盆冰水浇的体无完肤,我不想气馁,本来懂车帝的web3d,momenta的web3d岗位也很热情邀请我面试,但是懂车帝后面告诉我简历挂了,后续每一个月份重新刷新简历投递也都是无一例外被挂,前几天问原因,得到的反馈是,他们本质上还是偏业务的前端,而不是我这种渲染引擎的底层web渲染 .momenta的面试官他建议我干技术美术,游戏开发,于是我又把简历改了又改,ta技术栈学了又学,然后投递技术美术,毫无疑问,好多给我的也是不合适,我像是墙角中快被压死的壁虎,进不是前端,退不是图形学技术美术,从2月底开始的漫长找实习之旅,反复在这两者之间横跳。惊喜但乐极生悲。幸运的是,腾讯广告和字节跳动的电商前端动效开发在2026年三月底邀请我面试了,面试过程一面很顺利,本来以为,我在荆棘里,泥泞里挣扎了那么久,我该上岸了吧,但最令我乐极生悲,破大防的是,腾讯的一面面试官觉得我特别匹配,可是二面的时候,我的技术栈和项目的分享对他来说就是对牛弹琴,面试不到20分钟就开始让我写题,这个时候我就觉得不对劲了,这就是要挂的征兆,但是我又安慰自己,还是有字节跳动保底吧,面试字节跳动三面觉得很幸运,因为一开始leader是对我的简历很感兴趣的,聊底层技术栈聊的也特别特别好,甚至还说加微信了,我本以为稳了,结果找hr推进的时候,说我三面没有通过,我那一刻心真的被跌到了谷底,一切一切都黯然失色,万念俱灰了,后面才了解到,大厂他们不需要涉及到我这么底层的技术,更多的的应用层。我从小小潮湿的出租屋出来,站在旁边不管路人的眼光崩溃大哭,我为了赌一把自己在开学的前一个月肯定能找到实习,甚至一节课都没去上全是请代课,可是我还是赌输了,为什么命运要那么戏弄我,在我还仅存那么一点理智的时候,我还是想为自己争最后一口气,但是也算幸运,字节跳动一个hr捞了我的简历,说很匹配想邀请我面试,我那几个晚上都没怎么合眼,直接连着通宵复习,可是面试的时候,才知道又很不相干,一个做风控全栈偏前端的岗位,面试没几分钟就给我丢了个我正好没怎么写过的手撕题,他一直在催,时间给的很短,也一直在上压力,很不巧又没写出来,面评估计脏的很彻底,后面投递字节都是被秒挂,前前后后,被字节挂了十多次简历,我既浪费了时间,又断送了自己的一个前程。彻底死心。后续再遇到大厂跟我特别匹配的岗位就是百度,一面,二面都聊的特别好,但是三面不知道为什么让一个后端面试官面试我,还问我是否部署过docker, 是否做过登录系统,总之就是跟岗位jd完完全全不相关,在得到否定的回答之后,他直接就让我写题,已经预感不妙了,最后就算题写出来了,结果后面无一例外确实是被秒挂。我只是一个不到21岁的年轻人,为什么我要承受这么多,我心里在怒吼,在冰冷黑暗的出租屋无处发泄,心里似乎有一头莽撞的野兽一直在操控我的意念,从2月到5月,我好像为了迎合所谓的岗位,一直在为自己不断剪枝,最后不仅没有结到令我满意的果实,反而被剪的体无完肤,我对不起那个一年前,小小的,梦想大大的自己,虽然拿到了几个中小厂的offer,但是他们一致的疑惑是,问我的履历为啥不尝试大厂,哎,那不是我一年前要实现的梦想,看着前任早在几个月前就拿到了字节跳动的offer,很多跟我一个时间点甚至比我后面才开启第一段实习的同学,都陆陆续续进了字节跳动,腾讯的offer,但是我几次次被大厂终面挂,终究还是命运使然,再努力可能也比不上被运气的临门一脚,无数次自我怀疑,最后百度成了压垮我的最后一根稻草,在被收到拒信那一天因为剧烈呕吐被送去医院开了小一千的药。后面想了想,确实啊,走的方向太小众,在很多大厂纯前端里面也全部是被简历挂,本来机会就很少,boss沟通3000+,反复刷小红书的急招贴,拿到零零碎碎的中小厂offer,因为title还有兴趣最后还是拒了,真的是自己的问题吗?最后的最后,我慢慢地释然,虽然心里无数个不甘心,自己没有去大厂,从小到大被灌输的优绩主义终究在此刻具象化,似乎觉得只有能去大厂,才能证明自己的实力是强的,但其实,这个方向在大厂里面的岗位是小众又小众,遇到相关的都是只招社招,因为没进大厂的反复内耗,从一百多斤掉到八十斤,我的身体已经被欠了无数个健康的债。我想着躺平算了,人总不可能饿死,大不了去做个服务员,或者去做个教培吧。笔锋一转。上海腾讯的一个前端hr捞了我,最后也接到了offer,大厂光环极其严重的自己接了这份offer,沪漂的这段时间,我尝试走纯前端,但是发现完全不是自己感兴趣的,似乎在大厂光环和兴趣下,我的职业路径的平衡点被破坏了,遂没待多久便提了离职,狠心拒了🪿。一个独角兽公司的善良hr看中了我的简历,是我特别感兴趣的方向,做web端底层的引擎渲染研发岗位,是从头到尾除了百度以来遇见的最符合我胃口的岗位,虽然一开始门槛是硕士,但是为了我放低了要求,最后如愿进了,又开启了北漂生活,这里的带教特别好,大家都很善良,作为部门唯一的大三本科生,也都特别照顾我,跟着大家也学到了很多。就这样吧。我不想再去想那些错过的字节、腾讯、百度,不再去纠结那一次次终面被挂的遗憾,因为已经太痛了,现在的我坐在独角兽公司的工位里,做着底层的引擎渲染研发,带教很好,方向很对。虽然北漂的生活依然拥挤而昂贵,但至少每天醒来,我不再需要为了迎合某个岗位而拼命修剪自己,那个从双非一路挣扎着走出来的少年,终究没有成为大厂工牌上的一张照片,但找到了一个可以慢慢生长的地方。职业生涯里,在大厂里步履匆匆、披星戴月,是高薪换来的生活;在小公司里朝九晚六,把黄昏留给自己,去追一场日落、看一片山海,也是生活。这样,似乎也还好,虽然此刻的自己无法与自己和解,但是我会花上几年,或者十几年尝试让自己慢慢理解吧。
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05-25 11:31
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南京邮电大学 Java
聊聊国内到底去哪里找高质量的 Agent 学习资料
一些自己的经验,仅供参考。1. 首推 Datawhale 社区(国内宝藏,闭眼冲)如果你在国内,想系统学 Agent,Datawhale 绝对是首选。datawhale会主动跟进整理国际上优秀教程,还有很多独创的高质量内容。比如耳熟能详的《Hello-Agents》《All-in-RAGdatawhale的公众号也可以关注一波,里面有大量的行业前沿内容与教程推荐。2. 各大厂技术公众号(首推腾讯云技术、阿里云技术等)别忽略这个渠道。像腾讯云技术、阿里云技术这些官方号,经常会发布一线大厂在 Agent 落地上的实战经验和最佳实践。这些内容往往紧贴工业界最新动向,能帮你打开视野,了解真实业务场景下 Agent 是怎么设计和优化的,含金量极高。而且官推文章选择非常严格,往往一篇文章就可以把一个知识点讲的很深入,并且大厂公众号往往贴近真实生产,不整虚的。3. GitHub(淘金需谨慎,Star 看看就好)GitHub 依然是全球最大的代码托管平台,也是程序员绕不过的网站。但说实话,现在的 Star 越来越通货膨胀了,很多项目名不副实,或者只是简单的 Demo 堆砌。(吐槽一下最近的deepseek-TUI,典型的1000人使用,10万个star⭐)  大家在找资料时,一定要擦亮眼睛,多看看 Issues 和实际代码质量,别被高 Star 冲昏头脑,要学会自己分辨真金和废铁。4. 技术社区(牛客、V2EX 等)像牛客(没错,就是这里)、V站(V2EX)这类技术社区,适合用来交流心得、查漏补缺。当你遇到具体卡点,或者想了解某个技术点的不同看法时,去这些社区逛逛,往往能发现很多人的真实反馈和避坑经验。不过也只能看看(很多时候也是贩卖焦率的重灾区)5. B站 (关注高质量博主,警惕割韭菜)B站确实有很多高质量的技术博主,讲得深入浅出,很适合入门。但现在的乱象是,太多人打着“AI 教学”的旗号贩卖焦虑、割韭菜。大家看视频时保持独立思考,对于那些动不动就制造焦虑、让你掏钱买课的,直接划走就好。6. 教培机构课程(目前慎入)就目前来看,市面上各大教培机构推出的 Agent 课程,我还没看到几个真正高质量的。大部分还停留在浅层的概念普及或工具使用上,深度和实战性都远不如上面提到的开源社区和官方技术号。建议大家优先利用好免费的优质资源。
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