1、春招禁止焦虑针对27届学弟学妹来说，春招是应届生参与校招的最后一次机会了，所以千万不要瞻前顾后，没有什么时间焦虑，应该做好合理计划，去寻找春招机会，多看看公司官网公众号，多刷牛客寻找好机会。好了，这里多的鸡汤不说。2、 简历准备说实话，校招中学校学历为第一要素，其次是实习、竞赛、有技术亮点的项目、论文，前提都得有含金量，但是这些又都不是短期能去解决的，所以需要做的就是把自身已有的这些整理好，用简洁的模板突出亮点技术，有几个要点：突出关键词：因为你也不知道他们是怎么筛选你的简历，可能是机器筛选，也可能是不懂技术的人筛选，所以能触发一些技术栈关键词会比较好，这个可以去对比岗位jd，也许会告诉你...

求实习啊

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、为什么引入父子索引，为什么引入 BM25，比例是怎样的，具体流程是什么，有没有 rerank父子索引主要是为了解决 切块后召回准，但是上下文不完整 的问题。如果文档直接按 300～500 token 切成小块做向量检索，确实更容易召回到具体答案，但很容易丢掉原文结构，比如标题、段落关系、表格上下文、前后约束条件。所以会把文档拆成两层：父块：保留完整语义单元，通常是 800～1500 token子块：用于召回，通常是 200～400 token检索时先搜子块，命中后回源到对应父块，再把父块内容喂给大模型。这样既保证召回精度，也保证上下文完整性。引入 BM25 是因为向量检索对语义相似比较敏感...