offer怎么选择？

已经干了五个月了，我很喜欢说每一个去过的公司都是黑厂，这话听起来有些主观，但如果和十年前相比，却又显得很客观之前秋招拿过百度的offer，这几天和当年的面试官聊天，他说我要是来百度，现在又得复刻阿里老路了我说拿个n+3.5也行，在阿里转正失败之后，我其实挺看得开被裁这件事，反正本来也没打算干多久他说你想的挺美，校招生给n+0.5就不错了，而且经历过的同学都知道，这种不是一两月的补偿能抵消的突然想明白了为什么互联网公司互相称呼同学，国企互相称呼老师因为同学会毕业，早晚而已这并不是一份多么值得让人羡慕和追逐的工作在这里，人也并没有太多的时间想以前和以后最近部门里没发生什么大事，我们算是一个很忙也比...

鼠鼠已经投了两周了，一个小厂实习经验，boss500+,官网200+，无面试，现在可以说把能投的都投遍了，这是我最新改的简历，我身边二本和我一届的很多都去大厂实习了，就让我这么放弃我实在是不甘心，求大佬们指条明路。

双非一本，简历第一次搞，这样ok吗

你是否想打造一个靠谱的知识客服，或是搭建能精准回答问题的知识库？这就绕不开一项核心技术——RAG（Retrieval Augmented Generation），中文译为“检索增强生成”。听起来高大上的技术，核心逻辑其实很简单：先从资料库里检索相关内容，再基于这些内容生成答案，即“先检索、再生成”，这也是其名称的由来。作为目前最常用的AI问答方案之一，RAG已广泛应用于企业知识助手、智能客服等场景。本文将从应用场景、核心原理、流程拆解、专业名词解析等方面，带你全面掌握RAG技术，搞懂高质量智能问答系统的构建逻辑。前言我认为AI的基础知识是现在求职和实际工作所必须掌握的，不管是算法还是后端前端岗...