有没有27届找前端实习的一起交流

又到了异地实习高峰期～ 租房踩过的坑、城市里的烟火气、省钱攻略、独居小确幸… …这些经历，正是别人最想看的「避坑指南」和「同好暗号 」。来投稿吧，把你的城市生活讲出来！👇🎯 两大征集方向1️⃣ #我的租房踩坑经历#：怎么找房、看房必看的细节、签约后的奇葩故事……干货 or血泪史都欢迎。2️⃣ #城市生存手册#：异地实习的精彩 / 苦逼日常、花销与省钱大法、休息日都在干嘛？说不定能在评论区找到你的同好～ps：此话题必须要添加图片！💡 有找室友需求？可以直接在评论区留言！📋 发布规则（二选一）纯文字版：不少于 100字，细节越具体越好（坑点、维权过程等）图文版：文字不少于 50 字 +实拍...

焦虑ing，二本，绩点挂车尾，无竞赛就会个stm32和freertos，esp32。无竞赛，学历差。真让人焦虑。这是应付学校任务写的简历，说实在的，平衡车和nwatch都是跟着视频(铁头山羊，韦东山)复刻的。MQTT这部分让ai吹了一下，实际上我不会LVGL，就在简历抹去了。八股文没开始背，面试题还没开始看。需不需要刷一点算法？来不及了，才知道大三这个时候应该投简历了，骑驴找马，边投边学

1. 自我介绍2. 什么是 RAG？它和普通大模型问答有什么区别？答案：RAG 是 Retrieval-Augmented Generation，也就是检索增强生成。它不是让大模型完全依赖参数记忆回答问题，而是在生成答案前，先从外部知识库里检索相关资料，再把检索结果作为上下文交给大模型生成答案。普通大模型问答依赖模型训练时学到的知识，容易出现知识过期、幻觉、无法引用来源等问题。RAG 的优势是可以接入企业私有知识、实时文档和业务数据库，并且答案可以追溯到原始证据。它更适合企业内部知识问答、客服、运维、法规、医疗、金融等知识更新频繁且要求可追溯的场景。 def rag_pipeline(quer...