武汉华为研究所 秋招投递部门选择

✨ 什么是 MyBatis Generator GUI？MyBatis Generator GUI 是基于官方 MyBatis Generator 开发的一款图形化界面工具。它彻底解决了传统 MyBatis Generator 需要手动编辑 XML 配置文件的痛点，通过直观的可视化界面，让代码生成变得像填表一样简单。核心优势：✅ 零 XML 配置，全程可视化操作✅ 配置持久化，一次设置重复使用✅ 支持 MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQL Server 等主流数据库✅ 自动生成中文注释，代码清晰可读✅ 支持 SSH 隧道连接内网数据库🛠️ 核心功能详解1. 智能数据库连接管...

等效大厂实习的定义在一个组实习了3~4个月 = 1 段等效大厂实习为什么希望引入等效大厂实习：对于一段实习而言，3~4个月与6~7个月能拿到的产出数量是完全不一样的。而我猜测面试官相较于关注实习的段数，可能会更关心我们交付了哪些价值。因此，我认为等效大厂实习这个概念，可以更精确地描述实习的含金量。Few Shot：1. 我在一个组实习了3.5个月 -> 一段等效大厂实习2. 我在一个组实习了6.5个月 ->  两段等效大厂实习我这种统计方法并不科学 - 如果有佬找到更好的测度方法 可以分享一下！ 还是想抛砖引玉一下！

空了好多，还是给苍穹外卖写上了我想再做个别的项目替换掉这个外卖接下来是做微服务好，还是做个AI好啊

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...