PS：就我目前看到的AI项目而言，相信大家的检索能力，一定能找到相类似的，所以我这边就不贴出对应的github仓库链接了。我其实就是用的这两个，不过我对这两个进行了一些综合，把二者合二为一了。1. 本地私有知识库 RAG 助手核心价值：覆盖面试高频考点，完美匹配 “检索增强生成” 技术栈，做完能直接解决学习 / 工作痛点。落地路径：技术栈：Python + LangChain/LlamaIndex + Chroma/FAISS（向量库） + Streamlit（快速网页）核心功能：上传 PDF/Markdown 文档（比如你的技术笔记、行业报告）→ 智能切分（带 100-200token 重叠...

幸亏看到这个帖子

灵神太强了，写力扣没这么爽过

今天整理了一下滴滴二面的整体流程和高频考察点，明显能感觉到二面和一面的区别还是很大的。一面更偏基础和项目经历的初步了解，二面则会继续深挖项目细节、工程思维、技术选型、问题定位能力，以及 C++ 核心知识和手撕代码能力。很多题目表面上不难，但如果项目细节不熟、底层原理说不清、回答不够结构化，就很容易卡住。这篇复盘主要把这次面试中出现的题目整理出来，方便后面继续针对性准备。题目介绍一下你参加过的竞赛，遇到的最大挑战是什么？竞赛项目中你是如何做技术选型的？为什么选这个方案而不是其他方案？你的项目中是如何保证代码质量和可维护性的？项目中遇到过内存泄漏或崩溃问题吗？你是怎么定位和解决的？C++ 虚函数的...