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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。

有了 AI，我发现自己越来越不想动脑子了，尤其是当 AI 嵌入到 IDE 和编译器之后。以前写 Java 代码，调接口、写算法、查文档、优化性能，每一步都需要动脑。现在 AI 能自动补全代码、生成函数、修复 bug，甚至直接写出整段逻辑。点几下，就能跑起来，看似高效，但思考的过程少了，手写推理、调试思路也被压缩。短期来看，效率提升明显；长期却可能让底层理解变得浅薄。代码能跑，不代表你真正掌握原理。作为 Java 开发者，如果完全依赖 AI，我们可能会慢慢丧失对设计模式、算法优化、异常处理等核心能力的敏感度。AI 是工具，不是替代大脑的捷径。聪明的开发者，要学会利用 AI 提升效率，但别让它替你...

首先讲讲合格的简历。一份合格的简历，应该确保HR在10秒内快速找到所有关键信息，无硬伤。它包含：1. 基础框架：个人信息、教育背景、实习/工作经历、项目/校园经历、技能证书，一共五大板块，逻辑要清晰。2. 经历描述是准确的：每段经历有公司、职位、时间段，简单描述工作内容。3. 格式专业没有错误：一页纸（仅限于校招）、排版整洁、无错别字、PDF格式发送，文件命名准确，能够体现姓名➕岗位。现在这个简历就合格了，不过仅此而已。那什么是有深度的简历呢？就是它在合格的基础上，能展现你的价值、逻辑与潜力。直接上对比吧：1，从罗列工作内容方面讲：合格版本是：负责公众号文章撰写与发布。有深度是聚焦可量化的成果，比如：独立运营XX公众号，通过分析数据将选题聚焦职场技能，产出12篇原创，平均阅读量提升150%，月度增粉30%。2，从思维上讲：这一句描述能不能提现你的思维方式。例如，针对Q3用户活跃度下降问题，通过调研发现价格敏感度上升，据此策划“打卡兑券”活动，以低成本拉动日均活跃用户提升25%。3.，看你对自己角色的定位是什么。要突出你对团队的贡献，而不是聚焦于个人任务。领导交代你按照要求处理一些数据，有深度的写法是这样：搭建并自动化部门周报数据流程，为团队每周平均节省5小时人工处理时间，该模式后来被推广至其他项目组。总的来说，合格是靠格式和完整性通过机器筛选和HR的快速浏览，而有深度是靠内在价值和逻辑打动业务面试官，让ta看到你的潜力。有深度的简历必定要建立在合格之上。

题干解析 去除背景后： 题设定义一颗二叉树，允许我们任意选取不连续的节点，要求返回所有选取方式中所选取节点值之和最大的值。 算法思路 递归分解问题：  针对空树根，我们无从选择。 针对单节点树根，我们有两种选择：选择该根节点/不选择该根节点。 针对一般树根，依旧两种选择：选择该根节点/不选择该根节点。  我们想要让我们的选择总和尽可能大。考虑普通的树根：  如果我们选择根节点，则两个子树需在根节点均不能选的情况下得到最大选择。 如果我们不选择根节点，则子树的节点选择并无过多限制，得到最大选择了即可。  子树的最大选择也可以依照树根类推，只不过同样考虑两种情况，选择子树根节点/不选择子树根节点。...