中国电子口岸数据中心深圳分中心 怎么样？

嵌入式春招临近，很多同学开始集中准备面试八股。对于嵌入式岗位来说，八股并不是单纯的记忆题库，而是一套围绕C语言、操作系统、硬件基础与项目经验构建的完整知识体系。准备是否系统，往往直接决定春招结果。本文从真实面试考察维度出发，整理一套完整的嵌入式春招八股准备思路，适合准备校招与提前批的同学参考。一、嵌入式春招主要岗位方向嵌入式岗位来源主要集中在以下几类企业：通信设备与ICT厂商：华为、中兴消费电子与智能硬件公司芯片与半导体企业无人机与机器人公司：大疆汽车电子与物联网公司不同公司业务不同，但校招面试的核心技术考察高度一致。嵌入式春招面试本质考察四部分：C语言基础操作系统与计算机基础嵌入式原理与硬件...

我是一个末九的计算机本科生，26毕业，秋招兜兜转转，大厂基本挂了个遍，自己只有一段小小小厂实习，能有那么多大厂的面试挺庆幸了，但是都挂了心里还是很难过。虽然知道自己没好好学，但是为了秋招是认真准备的，但还是因为没项目没实习大多止步二面了。最后秋招接到了三个offer，两个上海企业，一个12k一个16k，还有一个工行的offer，选择了工行，年包听说20个左右，同学和我一样本科进的京东50个，进华为的30个，进字节的50个，感觉我们差距太大了。现在晚上睡不着，在想现在开始春招投递冲一把，还是就选择工行呢

下一段实习想投大厂试试，知道自己做的两个项目有点烂大街深度也不够，可以从哪些方面改进呢求指点

在构建AI Agent（智能体）时，如何引导大模型有效完成复杂任务是一个核心问题。当前主流范式主要有两种：ReAct（推理+行动） 和 Planning & Extractor（规划+提取器）。它们都旨在增强模型的自主性和任务执行能力，但在工作流程和适用场景上存在显著差异。本文将通过实例对比两者的异同，帮助企业根据实际需求选择合适范式。一、ReAct范式ReAct由Shunyu Yao等人提出，其核心思想是让模型在生成过程中交替进行“推理”和“行动”。模型会先思考当前状态（Reasoning），然后决定采取什么行动（Acting），如调用工具、查询知识库，之后根据行动结果再次推理，直至...