jd vs hw

大模型Agent的演进：从Prompt到Context的技术路径 大模型Agent的核心能力在于对复杂任务的动态理解和执行，其技术演进经历了从静态Prompt到动态Context的转变。以下从技术角度分析这一演进过程的关键节点和方法。 Prompt Engineering的早期探索 早期的Agent依赖精细设计的Prompt模板，通过自然语言指令引导模型行为。典型方法包括：  指令模板：通过固定句式（如“请以JSON格式输出”）约束输出结构，但灵活性差。 Few-shot示例：在Prompt中嵌入输入-输出样例，引导模型模仿行为，例如： # 示例：文本分类任务的Few-shot Prompt ...

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同城配送系统架构设计 采用Spring Boot作为基础框架，结合Redis实现高速缓存，利用RabbitMQ处理异步任务。系统采用微服务架构，分为订单服务、配送服务、支付服务和通知服务四大模块。订单服务处理用户下单逻辑，配送服务管理骑手调度，支付服务对接第三方支付平台，通知服务负责短信和推送。 数据库设计采用分库分表策略，订单表按用户ID哈希分片，配送表按地理位置分片。Redis缓存热点数据如骑手实时位置和配送费计算规则。RabbitMQ队列分为即时队列和延迟队列，分别处理普通订单和预定订单。 核心功能实现 订单创建流程 @PostMapping("/orders") p...

终于等到腾讯开奖，后端开发，25K X 15薪，没有签字费，应该就是个白菜包吧