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科华数据 提前批 硬件工程师（2026届）面经投递时间：7月24日，投完简历过后收到测评，5个工作日内完成。7月30日收到笔试通知，笔试内容包括数电模电电力电子方面的内容（我个人遇到模电里反馈组态考得比较多，还有个Buck拓扑电路题）8月6号收到面试通知8月8日HR电话面试，（HR面没啥专业问题）面试过程很轻松：1.自我介绍2.从自我介绍中凝练三个自身优势3.性格自我评价优缺点4.有做过大功率吗5.有面试其他公司吗？手里有offer吗6.有考虑公务员和电网吗7.对科华有了解吗8.有女朋友吗9.问期望薪资待遇，为什么这个期望，组内师兄姐待遇还有一些不太记得了反问：1.公司晋升渠道。答：技术、管理...

人生第一笔工资！！！实习工资，每天300，一月13号入职，一共发了4050！！虽然不多，但是第一次感觉到自己的价值（...或者说价格吧）回想起在学校的时候，每周开组会，挨骂，干不完的活，每个月可怜巴巴的学校发的600补贴。每天都要去实验室，老登安排人定时拍照发在大群，太压抑了。但是！我快毕业了！！我领到了第一笔工资！！好日子快来了！！！希望大家都越来越好！！！

家人们，今天又被某大厂的 Java 岗挂了。鼠鼠我真的一整个大破防。😭现在 2026 年了，AI 写代码比我快多了，我想问大家，五年后Java 还会是招聘大头吗？还是说我们这帮搞 Java 的，注定要在 49 年入国军？

在构建AI Agent（智能体）时，如何引导大模型有效完成复杂任务是一个核心问题。当前主流范式主要有两种：ReAct（推理+行动） 和 Planning & Extractor（规划+提取器）。它们都旨在增强模型的自主性和任务执行能力，但在工作流程和适用场景上存在显著差异。本文将通过实例对比两者的异同，帮助企业根据实际需求选择合适范式。一、ReAct范式ReAct由Shunyu Yao等人提出，其核心思想是让模型在生成过程中交替进行“推理”和“行动”。模型会先思考当前状态（Reasoning），然后决定采取什么行动（Acting），如调用工具、查询知识库，之后根据行动结果再次推理，直至...