目前大二下，一直很苦恼，学校开设人工智能专业，但是却不教我们python，很多经典第三方库也不教我们，比如pytorch，pandas这些。水课也很多，比如技术经济，项目管理这些。专业课反而老师和同学一起水，老师也不讲代码，根本听不到什么名堂。专业课还有很多不明不白的课程比如电子电工技术，物理实验，经过了解发现这些课程和人工智能根本就不相关。我想考研，可是学校连408科目都没有开设齐全，只开设了数据结构和计算机组成原理，甚至计算机组成原理都只讲了一半。我目前该怎么办，跟着学校走完我能找到工作吗？  

笔试时间：2025年04月23日 历史笔试传送门：2023春招秋招笔试合集2024春招秋招笔试合集第一题题目：田忌赛马田忌与齐王各有 n 匹马。每场比赛胜者得 200 两银子，败者输 200 两银子，平局不赔不赚。每匹马仅能出场一次。已知两人每匹马的速度，问田忌最多能赢多少银子。排序双指针• 分别将田忌和齐王的马从慢到快排序。• 用四个指针：• tl/th 指向田忌最慢／最快的马；• ql/qh 指向齐王最慢／最快的马。2. 贪心策略• 如果田忌最快马能赢齐王最快马：肯定赢，配对并双双向前／向后移动最快指针，结果加 200。• 否则，用田忌最慢马去“牺牲”对抗齐王最快马：亏 200，但可以保留...

投了很多简历都没有后续 求帮拷打简历 八股背了又背  

一、RAG（检索增强生成）基础与优化方向RAG是一种结合检索与语言模型生成的技术，核心流程包括：数据收集：将数据分块、生成向量嵌入并存储到数据库；推理过程：根据用户查询检索相关文档，结合提示生成回答。文章提出RAG优化的4个关键方向：分块方法、嵌入模型、向量搜索策略、提示工程，并通过实验验证效果。二、4种优化策略及实验验证分块方法优化目标：平衡块大小，避免过小（丢失上下文）或过大（检索冗余）。实验：尝试“父文档检索器”，同时检索相关片段及其父文档以保留上下文，但结果显示性能下降（如上下文召回率降低），需进一步调整分块逻辑。嵌入模型选择对比：DPR（密集 Passage 检索模型）和Senten...