1、适合人群参考1）. 转行 / 考公考研后求职的同学这两类同学可以归为一类，都是缺乏直接相关的行业经验。而OD刚好不卡经验，专业也没卡得死死的，理工科优先好上车，不管是想换行业，还是考公考研失败了想补履历，OD都算个路子，如果是文科，简历需要有其它出彩的地方。宁外，工作多年转行或空窗期较长的朋友，想进OD确实也有点困难的，可以多问问自己的HR详细了解下，在做准备。2）. 应届毕业生无工作经验要求，对新人友好。对于应届生的薪资也没有外界部分公司那么苛刻，且岗位稳定性远超部分企业——今年招聘中，不少应届生遭遇裁员，这类稳定属性格外加分。3）. 有经验、追求高薪的开发者谈薪一般按“你现在薪资+岗位...

兄弟们 谁能刷1000道题让我看看

网投260+，收到面试寥寥无几，双非 跨考 实习非互联网大厂buff直接叠满，孩子还是太菜了。本ISFP人，一直以来都以随心、快乐为上，8月到10月，感觉每天都处于苦海之中。秋招就是一个巨大的焦虑场，海投没消息时焦虑，面试前担心自己准备不足，面试后等结果焦虑，收到OC时担心自己的选择是否是正确的，签约后又会担心自己后面的发展。其实在收到OC电话的时候是最快乐的，后面也更多的是对未知的迷茫和无奈吧。本科跨考，跨考时觉得自己不喜欢原来的专业，考过来后发现其实各行各业的人都一样，只要是工作，只要是被压榨，再大的兴趣也会变得寥寥，我们能做的，只能是工作之余，多关注自己的身体和内心，把自己当一棵树，阳光好的时候记得晒晒太阳，闲暇时就看看树前的小鸟、小花吧。希望一切顺利，希望大家也能收获自己想要的offer，去到想去的地方。

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...