华为开奖

我不算是那种物欲比较高的人，但是给自己真正爱好的东西花起钱来也不会手软因此面试实习什么的我都会住青旅，早餐会买开水一冲就能吃的燕麦或者pdd一大箱的面包，中午晚餐优先拼好饭，现在正式工作有时也会自己带饭有点跑题了，好吧这是付费上班的一些风险控制策略，总而言之，付费上班的巨头就是租房+路费即使是青旅租一个月也要2000也很贵啊！！！即使是火车卧铺来回也要大几百都够我买好多谷子了！！！！

刚开始投递简历是在五六月份，那会考试基本都结束了，在搞课程设计，寻思闲着呢，赶快找实习干干，投递后才发现暑期实习的招聘基本已经结尾了，收获了一个面试，非常仓促的准备，在学校的小树林里面的试，当时周围还有施工队在施工的声音哈哈哈哈哈哈，记忆挺深刻的，紧接着就回家了，五六个是在自己的卧室面的，到后面回学校了后，基本都是在学校的走廊里面面的，也有一两个是在空教室里面的，其中还有一个是在学校不太好吃的餐厅里面的！正因为不太好吃，所以人少哈哈哈哈哈哈#你都在哪些场所面过试？#

1、有场景、有动机（为什么做）2、有方法、有架构（怎么做）3、有数据、有优化（做出了什么效果）这三点构成了一个高质量 RAG 项目的核心逻辑。下面我用一个对比＋案例的形式讲给你听。一、项目背景：让人一眼看出你在解决一个具体问题✅一句话总结：好的项目描述一定要把动机讲清楚。工业级 RAG 项目几乎都有三种典型动机：1.业务痛点2.为什么 RAG 能解决3.大模型知识时效性差二、系统架构：写出系统性思维的人最稀缺🌟优秀写法（架构分层法）:系统分为两阶段（数据准备＋应用推理），三大模块（知识构建、检索召回、生成优化），并通过13项优化策略实现持续迭代。阶段一：数据准备1.数据清洗：多源异构文档（ PDF 、 OCR 图片、视频字幕）统一结构化，过滤噪声。2.文本切块策略：采用动态窗口＋语义聚类切分，保证上下文完整性，避免语义断裂。3.Embedding 向量化：使用中文优化模型 BGE - large ，构建 Milvus 向量索引（ HNSW 结构），支持百万级检索。阶段二：应用层1.多路召回机制：结合语义检索与倒排检索，通过 RRF 融合排序策略提升相关性；2. Prompt 工程优化：设计结构化 Prompt 模板，限制模型回答边界，缓解幻觉；3.缓存与响应优化：引入 Redis 缓存层与分层索引机制，将平均响应时间从1.2s降低至0.6s。三、个人贡献：写出你在推动系统演进这句话有三个关键点：1.主导:你是参与者还是决策者？2.改进方案:有没有提出优化3.结果数据:用量化指标说话。📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

AI应用的终极战场正在悄然到来。根据新京报发布的最新榜单，截至2025年11月，中国AI应用月活排名前三为豆包（2.72亿）、DeepSeek（1.63亿）和夸克（9546万），腾讯元宝以5305万位列第四。不过，真正的黑马却是来自阿里巴巴的千问。从2025年11月17日开启公测，上线一周下载量就突破了1000万，12月初月活增速位居全球第一；至12月中旬，月活已从3000万迅速攀升至4000万，短短一个月左右的时间，用户规模实现了数倍的增长。截至2026年1月15日，千问App的月活跃用户已正式突破1亿大关，仅次于豆包和DeepSeek。与此同时，阿里巴巴宣布千问全面接入淘宝、支付宝、高德等...