前言这是我的agent系列文章的第一篇，该系列分为三部分：AI认知篇：详细讲解相关基础概念AI实践篇：分享诸如skills怎么写、怎么ai coding、怎么写好prompt等的最佳实践AI八股篇：分享我自己整理的应付大模型应用开发岗位必备的八股笔记如果觉得有帮助，欢迎关注我并期待后续文章！预期是日更哦！当天没更可能是因为太累了，周末会弥补的。一、ReAct 核心：Reasoning + Acting，边想边做ReAct 拆开就是 推理（Reasoning）+ 行动（Acting），核心逻辑：AI 不先定死全流程，而是走一步、看一步、想一步，循环完成任务。通俗对比传统方式：出门前查好全程路线，...

楼主本来是混了一个实习，准备寒假沉淀下3月开投的，结果过年老家事情太多了，从2/10到今天2/25大概只学了一周，且大多数时间在算法上，简历八股完全没怎么准备，今年暑期还超级提前，简直想死了，想问下大佬们，直接备战秋招和春招可行吗

跪求各位大佬们的指导，目前秋招结束了0offer，投了很多大厂中厂都被拒绝了，想问问各位大佬们的建议

1. 项目拷打2. vector vs 普通数组vector：动态扩容、连续内存、自动管理内存、安全、支持迭代器、自带API普通数组：静态大小、栈/静态分配、手动管理内存、无边界检查日常开发优先 vector，极致性能场景可用数组3. vector push_back 均摊 O(1)采用指数扩容（1.5倍/2倍）扩容次数极少，所有插入的总拷贝次数为线性级均摊后每次插入效率为 O(1)4. vector vs listvector：连续内存、随机访问快、尾插尾删快、CPU 缓存友好list：链表结构、任意位置插入删除快、迭代器不失效、随机访问慢遍历读多用 vector，频繁中间插入用 list5...