23提前批百度测开

背景最近还是有很多同学问语兴学习路线，其实ai时代下学习方式也需要改变，你只需要让ai把所有官网通读一遍，让他给你一个完整的计划，或者你哪个知识点不清楚就直接问题，包括八股文这种直接问大模型老师即可，demo案例+原理都会讲的很清晰（比官网都好说），本地部署环境（例如doris等也可以让大模型直接部署），同理如果你要速成也是让ai直接读组件官网，生成学习计划。提示词请通读apache官网，Apache Flink® — Stateful Computations over Data St...，熟悉里面所有知识点和案例，我现在需要做面试复习有问题我会问你，回复我同时也帮我总结本次对话内容到/U...

实习最后一周，转正面试挂了。评委说"综合能力还差一点"。我走出会议室的时候脑子是空的，三个月白干的感觉。师父把我拉到茶水间，没安慰我，只是说："你那个小工具是你自己从零做出来的吧，我都看过，能力没问题。这次挂了不代表什么。"他把他之前在某厂的内推码发给我："春招别怂，投。"昨天春招开奖，我拿了那个厂的offer。薪资比原来的转正待遇还高20%！！我给师父发了条消息："师父，我上岸了。"他回了个"牛"。就一个字。但我看了很久。谢谢我的老大哥，你是我的贵人

灵神太强了，写力扣没这么爽过

1. 自我介绍2. 智能合同审阅平台里为什么要同时使用向量检索和全文检索？单一检索方式为什么不够？答案：在合同审阅场景里，用户的问题或者待审条款通常不是简单关键词匹配，而是存在大量语义相近但表达不同的内容，比如“提前解除合同”“单方终止协议”“无责解约”语义接近，但关键词并不完全一致。如果只用全文检索，比如 Elasticsearch 的 BM25，优点是关键词匹配精确、可解释性强，对合同编号、金额、日期、公司名称、条款标题这类结构化或半结构化字段效果很好。但它对同义表达、语义改写、隐含风险点的召回能力较弱。如果只用向量检索，优点是语义召回能力强，但是容易召回一些语义相似但法律含义不完全一致的...