1. 个人介绍2. 实习拷打3. RAG 的优化，项目中 Agent 的流程RAG 的核心链路是：文档处理 -> 建索引 -> 检索召回 -> 重排筛选 -> 上下文拼接 -> 大模型生成。它的优化也主要围绕这几步展开。先说文档处理。原始文档不能直接粗暴切块，要先做清洗，比如去掉无效页眉页脚、目录、乱码、重复段落。然后做合理切分。切分太大，会带入噪声；切分太小，上下文会断。常见做法是按段落、标题层级、语义边界切 chunk，并适当设置 overlap。再说检索阶段。RAG 不一定只用向量检索，通常会把 BM25、向量召回、关键词召回混合起来。向量召回解决语义相似，...

各位老大们 长沙万兴怎么样啊，我现在有一家工资比较高的但是在北京小厂，一家就是长沙万兴

现在好多技术都在学，项目还在搞，但是害怕时间太晚来不及了，只要有人要我就可以了小厂也可以，佬佬帮我看一下😭😭

最近收到一份特斯拉嵌入式岗位的 二面 面试投稿，这轮面试明显比一面更深入，问题更加聚焦在系统设计、架构能力和实际工程经验上。面试官不再满足于基础知识的考察，而是要求候选人能够从零设计一个完整的系统，比如OTA升级系统、Bootloader架构等。同时，对于项目中遇到的复杂问题，面试官会深挖整个排查和解决过程，考察候选人的问题分析能力和工程思维。从投稿来看，这轮面试的问题主要集中在：复杂问题排查、系统架构设计、通信协议深度理解、功能安全、性能优化等方向。难度明显提升，更看重候选人是否有独立解决复杂问题的能力，是否能够进行系统级的思考和设计。特斯拉嵌入式二面 面试题详细介绍一下你在项目中遇到的最复...