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02-05 02:02

科大讯飞_教育BG_后端开发(准入职员工)

程序员找工作至少要刷多少题

先说说个人的刷的题量截图如下：原则就是：在理解题解的之后，多多益善。做题主要学的是一种思想，学习做题的思路。参加OJ题目类型有：双指针滑动窗口二分前缀和模拟分治链表哈希表字符串栈队列 + 宽搜优先级队列BFS 解决 FloodFill 算法BFS 解决最短路问题多源 BFSBFS 解决拓扑排序递归回溯搜索递归算法搜索算法（主要是深搜）回溯与剪枝floodfill 算法记忆化搜索动态规划斐波那契数列模型路径问题简单多状态 dp 问题子数组系列子序列问题回文串问题两个数组的 dp 问题01 背包问题完全背包问题二维费用的背包问题似包非包卡特兰数贪心#程序员找工作至少要刷多少题？#

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02-05 13:16

南京邮电大学 Java

为什么说Java+langchain4j/spring AI依旧是传统后端

一句话结论Java+langchain4j/spring AI依旧是传统Java后端，只是多了最基础的LLM调用能力Java + Spring AI / LangChain4j ≠ AI 应用开发本身它更多是 “传统后端在接入 AI 能力”，而不是 “以 AI 为核心的应用工程”。差异不在语言，而在“系统的控制权和复杂度在哪一侧”。一、从「系统主导权」看本质区别（这是最重要的一点）1️⃣ Java + Spring AI / LangChain4j 的定位系统主导权在：业务系统 / 后端架构LLM 在这里是：一个能力插件一个“增强模块”一个被调用的外部服务典型结构是： Controller ↓...

等闲_：其实agent开发和语言没关系，只要能稳定落地可观测，有业务价值的agent就是好agent，而各种语言的agentkit是企业基建必要的，是一些maas平台的agent模块的重要组成，需要提供零代码的能力让M端的同***营agent，所以不要过于纠结这些，真正要看的是模型工程化这整条链路，能做什么，怎么做更方便

机械人避雷的岗位/公司

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2025-12-30 08:34

中国矿业大学行业研究

关于我的网友认识我领导这件事

狸猫换offer：神通广大的互联网

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02-06 15:53

已编辑

快手_MLOps(实习员工)

写给工程同学的大模型初体验

背景概述：为什么要写这个呢？虽然现在大模型很火，但对于我们工程同学来说，把大模型当一个黑盒用就好了。一开始我也是这么认为的。直到我在小红书做到了一个需求在小红书的时候有一个需求是优化组内一个 agent 项目的响应和结果优化，这个 agent 是一个复杂的商业助手，并不是说技术很难，但要分析的广告业务很复杂，有上千个指标，好几种场景，prompt非常长，如果输出的效果不好，是没有人愿意用的。用了很多优化手段，比如并发查数据等等。有一天这个项目的正职同学和我说，他和算法那边的同学交流，说可以把我们动态拼到 System prompt 的指标数据拼到用户的 query 里面，这样就可以利用模型的 ...

八股战士0offer：虽然但是，你想表达的应该是学习如何agent工程里的提示词工程，而不是训练或者微调模型，这基本上是两个不同的方向。我认为学习agent主要就两个东西：提示词工程和上下文工程。像你说的prompt caching这种优化怎么能想到，建议多读大模型供应商尤其是anthropic的博客，anthropic大概一年前就有很详细的博客讲最佳实践和实现了

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