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在 AI 应用的场景中，rag可以说是一项必备的技术，在智能客服，导购 agent，智能创作等有检索需求的场景都会使用到，所以这里结合一些实际的应用场景和大家做一些分享一，数据准备数据准备是 rag 整个流水线中非常重要的一环，所以在实际的生产场景中，也主要是看数据解析，以及使用不同的向量库落库的过程 文件解析（pdf，docx，txt，md）目前常见的文件解析，就是利用 Apache tika 等开源库做解析组件，但对于一些富文本的数据，比如有图片和表格的情况，就要借用 ocr 等辅助手段大表格处理表格是比较常见的数据类型之一，但是大表格解析通常会有一些问题比如在切块的时候如果每一行都作为 ...

简历求拷打，大佬们救命啊，现在要干嘛，刷算法刷了几天感觉没啥用，没实习大三下了，要做项目还是要干嘛，boss沟通那么多就一个面试一个offer，还是偏远小公司

29届学院本，想找暑假实习。java真的不能去搞agent吗

很多人一说“嵌入式”，脑子里默认就是：C语言 + 单片机 + 外设 + 中断 + 串口 + RTOS。这当然没错，但只说到这一步，其实还远远不够。因为嵌入式虽然底层共通，但行业差异非常大。你做小家电、做工业控制、做车载、做物联网、做 Linux 设备，表面上都叫嵌入式，实际工作内容、技术栈、质量要求、开发流程、面试重点，差得不是一点点。先说结论：嵌入式的底层基本功是共通的。真正拉开差距的，是行业场景带来的约束。面试时如果你不理解行业差异，就很容易出现“八股会了，但回答不对味”的情况。为什么说嵌入式不同行业差别很大嵌入式开发本质上不是“写代码”，而是“在特定硬件和特定场景下，把系统做稳定”。而不...