选择考了一堆408，全都忘干净了算法还没有试过acm模式，惨遭0ac1.无向图对应最小生成树MST，有向图对应的是最短路径最小生成树（没有环且所有边的权重之和最小）必须是无向连通图，带有权重，两大经典算法prim算法和kruskal算法有向图的核心算法有dijkstra floyd Bellman-Ford2.信号量 pv操作信号量是解决进程线程同步和互斥问题s代表着资源，p操作（wait）申请一个单位资源，将信号量s减1，如果小于0的时候就阻塞，加入等待队列，v操作是释放一个单位资源，将信号量+1，释放完资源后若s小于等于0，唤醒一个进程常用来解决互斥问题，保证同一时刻只有一个进程访问临界区...

项目代码黑马点评，ai优化了一下，加了几个点agent项目也是比较简单玩具的一个项目。代码能力实在不怎么熟练，光去看八股了，算法的话，目前刷了两遍hot100和部分的150的题目面后端的话，直接对着大厂暑期实习冲吗，海投那样吗？求大佬点评点评

27届双非本计算机专业，感觉前后端挤满了人 ，于是转AI产品经理 ，学习相关知识 ，做项目改简历，但是投了半个月简历，打招呼了1k➕，只有3个约我面试，还都是那种0-20人的公司，我感觉有点不靠谱，我觉得怎么也得是中厂啊…是简历有问题吗，求指点，还是现阶段没实习没学历的我只能先去这种公司

1、RAG 流程RAG 一般分成离线和在线两部分。离线侧主要做文档接入、清洗、切分、向量化和索引构建。文档来源可以是产品文档、帮助中心、接口文档、历史问答、内部知识库。清洗之后按段落、标题或者固定窗口做切片，再用 embedding 模型把文本转成向量，写入向量数据库，同时保留 metadata，比如文档类型、时间、部门、权限标签。在线侧通常是用户问题进来后，先做 query 预处理，比如改写、纠错、意图识别，然后拿 query 去做检索。检索可以是向量检索、BM25 检索或者混合检索。召回到候选片段后，再做 rerank，把最相关的内容排到前面，最后拼接 prompt 和用户问题一起送给大模...