1. 介绍一下 bge-m3 和 DBSCAN，以及它们各自的优势bge-m3 是一个面向检索场景的多功能 embedding 模型，它的特点不是单一做稠密向量表示，而是把 dense、sparse 和 multi-vector 几种检索能力统一到一个模型里。dense 表示负责语义相似，sparse 表示更接近关键词匹配，multi-vector 更适合长文档和细粒度匹配。这样做的好处是一个模型可以兼顾语义召回和词面召回，尤其适合知识检索、教育问答、题目匹配这类场景。DBSCAN 是一种基于密度的聚类算法。它通过两个参数来定义簇：一个是邻域半径 eps，一个是形成核心点所需的最小样本数 mi...

大家觉得我这个简历能找到什么样的，中厂有希望吗，简历无水分全真实的

测试的时候有没有测出过问题，怎么解决的进程跟线程的区别浏览器里面就输一个正常的一个网址 这个从回车开始，输入请求到最后这个页面展示，中间经历了啥？设计数据库的话，要遵循哪些原则？C++里面那个泛型是怎么实现的C++里面模版是运行的时候实现泛型还是编译的时候什么是多态指针和引用的区别什么情况下会导致内存泄漏删除数据库的方式假设设计一个系统，一个select语句很复杂执行很慢，有什么排查和优化的方法知道索引吗，哪些字段适合做索引假设这个你现在负责一个测试的一个类似于电商系统，一个电商的平台，比如淘宝这样的，这是一个新的一个系统。所以里面很多模块都是新的，那这一次新增了一个新的模块，是关于用户下单。...