c语言夯爆了

长风破浪会有时，直挂云帆济沧海。刚开始准备找暑期实习时，我踌躇满志，自以为已经有了一段实习经历，加上9本，好好准备准备面试找个大厂暑期不是手拿把掐手到擒来?然而现实却给了我一个响亮的耳光，别说面试了，连简历都过不去，迎接我的，只有简历挂，测评完泡池子，笔试完泡池子...而我呢，每天都沉浸在八股-项目-算法-八股...的循环中，然而，却连一个面试机会，都等不来...，我，也有些懈怠了。就在这时，美团的面邀，就像，哦不，简直就是照进我灰暗的生活的一道曙光，我立刻找回自信，继续疯狂的复习八股，项目，算法，以迎接这场面试。然而，现实又是一记响亮的耳光，面试完后，很快就回归了人才库。我又陷入了迷茫，究竟...

这些题刷完能不能拿五千一个月

简历给你了学校标的清清楚楚😅，面完说我是三本只能给150，那你boss标200-250干嘛，感觉还是太礼貌了，应该直接爆了😤学历就是一个人的外貌实习就是一个人的衣服本科学历差就是其貌不扬的样子实习经历差就是破破烂烂的衣服＃民办已经死了 ＃都给我去考研吧＃计算机就是学历＞技术＃c++92✌🏻才能学

也大大小小面了很多内部正在搞AI的公司，给大家分享一下我的面试题库！ 第一章：RAG 系统 Q1: 请解释 RAG 的工作原理。与直接对 LLM 进行微调相比，RAG 主要解决了什么问题？ RAG（Retrieval-Augmented Generation）的核心是"检索+生成"两阶段：先从外部知识库中检索与用户问题相关的文档片段，再将这些片段作为上下文拼入 prompt，让 LLM 基于检索到的信息生成回答。相比微调，RAG 的优势在于： ①知识可实时更新，不需要重新训练模型； ②可追溯来源，减少幻觉且便于审计； ③成本低，不需要 GPU 资源做训练； ④领域迁移方便，...