华为OD机考，好多人不是不会做，而是栽在细节坑和解题思路选错了上！根据5月27日结束的机考给大家整理了一份避坑指南！备考OD机考一定要认真看，避免白白丢分一、一星题高频失分坑无视边缘用例 空字符串、非法字符、空输入不做处理，直接判无效扣分。规则想当然 班长选举重名编号规则理解错误，顺序一错直接拿不到满分。投票逻辑有漏洞 只统计废票，忽略「总票数超过班级人数直接失败」隐藏条件。模拟题不梳理流程 Skill 执行链不先梳理前置规则，代码堆在一起，边界用例全挂。二、二星题致命大坑充电桩布局 200 分大题，最大误区：上来就写 DFSn 到 2000、m 到 200 的规模，暴力 DFS 必超时、还超...

焦虑ing，二本，绩点挂车尾，无竞赛就会个stm32和freertos，esp32。无竞赛，学历差。真让人焦虑。这是应付学校任务写的简历，说实在的，平衡车和nwatch都是跟着视频(铁头山羊，韦东山)复刻的。MQTT这部分让ai吹了一下，实际上我不会LVGL，就在简历抹去了。八股文没开始背，面试题还没开始看。需不需要刷一点算法？来不及了，才知道大三这个时候应该投简历了，骑驴找马，边投边学

大佬们，软件测试怎么包装一年工作经验啊，25届计算机本科，二战失败了想做软件测试，跟着黑马的网课看了一遍。在boss找工作好多都是“送达”连看都没看，接受简历的也都没邀请面试😭打招呼了五百多个一个面试都没有我想包装一年软件测试但是不知道怎么包装，也不知道面试的时候要背什么才能不露馅好痛苦

1. 自我介绍2. 什么是 RAG？它和普通大模型问答有什么区别？答案：RAG 是 Retrieval-Augmented Generation，也就是检索增强生成。它不是让大模型完全依赖参数记忆回答问题，而是在生成答案前，先从外部知识库里检索相关资料，再把检索结果作为上下文交给大模型生成答案。普通大模型问答依赖模型训练时学到的知识，容易出现知识过期、幻觉、无法引用来源等问题。RAG 的优势是可以接入企业私有知识、实时文档和业务数据库，并且答案可以追溯到原始证据。它更适合企业内部知识问答、客服、运维、法规、医疗、金融等知识更新频繁且要求可追溯的场景。 def rag_pipeline(quer...