题目大意n 个魔法石围成环形，能量可正可负。选一段连续石子（可跨首尾），要求总和能被 k 整除，求最大总和，无满足条件则输出 0。数据范围：\(n\le 2\times 10^5，k\le 1000\)。核心考点环形数组 + 前缀和 + 同余定理 + 哈希表 + 滑动窗口解题难点环形可跨首尾，普通线性解法不行有负数，模运算容易出错数据量大，暴力必超时，需线性复杂度解题思路环形转线性：数组拼接自身变 2n 长度，只取长度不超过 n 的子数组，避免重复选元素。同余原理：\(pre[j]-pre[i]\) 能被 k 整除 \(\iff pre[j]\%k = pre[i]\%k\)。负数取模修正：m...

兄弟们，求锐评。就喜欢听差评。看看我的简历哪里写的差。

28届双九非科班，一周时间BOSS投了160＋，就十几个要简历的，0约面。项目确实烂大街，大中小厂也都投了，官网也投了。5.19开始投的，确实投的晚了，但是0约面是我没想到的，是投的太少了，还是现在时间节点28届的没人要。求牛友们帮我分析一下原因，给点建议，已经道心破碎了😭😭😭

为什么传统 NLP 评估指标（BLEU、ROUGE）对现代 LLM 局限性很大？  传统指标核心是比较生成文本与参考答案在 n-gram 上的表层重合度，存在以下问题：  语义缺失：只关心词汇匹配，不理解语义。如"今天天气很好"与"今天日光很灿烂"意思相近，但得分很低。 无法评估事实准确性：无法检测幻觉，流畅但包含错误事实的回答可能得高分。 忽略多样性与创造性：开放式任务没有唯一标准答案，基于固定答案的评估会惩罚优秀但不同的回答。 长文本评估能力差：无法评估长篇内容的连贯性、逻辑性和结构性。 无视推理过程：只能比较最终答案字符串，无法评估思维链步骤是否正...