单片机PLC工程师，工资4-9k

先给核心结论：没有绝对的谁更重要，只有场景化的权重差异。学历决定你的求职下限，实习决定你的职业上限；学历是简历筛选的第一门槛，实习是面试定薪、上岸的核心筹码。作为面过10+互联网公司、带过3届校招新人的后端开发，我见过太多双非本科靠硬核实习逆袭大厂，也见过太多985硕士因为零实习，秋招颗粒无收。今天就从校招全流程、全场景，给大家做一次完整的权重拆解，讲透不同场景下，学历和实习到底谁更重要，应届生直接对照着抄作业就行。一、校招全流程：学历和实习的权重分布校招从投递到拿offer，一共4个核心环节，每个环节里，学历和实习的权重天差地别，我用表格给大家拆得明明白白：简历筛选关70%30%大厂校招简历...

有大佬能帮忙看看，简历还需要怎么改吗🥲🥲

几轮面试基本没问八股，一直在狠狠拷打项目，还好经得住问，感觉要是拷打起我的八股更容易翻车呀。。。比较印象深刻的手撕：把出现的字符串组a替换为字符串组b。个人思路：把字符串组哈希成数组后上kmp。其它手撕都是些神秘模拟，什么按文件列表拆分后建树或者做优化搜索之类的，感觉好多串串，我讨厌字符串！或许是银牌的原因，好几家面试官都没出奇怪的算法 or 思维题，当面试官的面写一些细节比较多的模拟还是比较紧张的，一紧张就会写出奇怪的bug，然后一边解说一边调试qwq

AG前言这是我的agent系列文章的第7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（后端与agent2手抓学习专栏随着 AI Agent 应用的快速发展，智能体需要处理愈发复杂的任务和更长的对话历史，而 LLM 的上下文窗口限制、持续增长的 token 成本，以及如何让 AI 有效 “记住” 用户偏好和历史交互，成为构建实用 AI Agent 系统的核心挑战。记忆系统（Memory System） 正是解决这些问题的关键技术...