https://ac.nowcoder.com/acm/problem/214850t = int(input())for i in range(t):n=int(input())s_list = []for j in range(n):s_list.append(str(input()))half_size = int(n/2)reversed_s_list = s_list[::-1]    # 翻转一下字符串listfor k in range(half_size):#         if(s_list[k] != reversed_s_list[k]):if not set(s_list[k]) & set(reversed_s_list[k]):print('No')breakelse:print('Yes')

之前分享过AI产品的面经，现在给大家分享一下平时工作时会用到的prompt；找实习的小伙伴们也可以看看自学一下工作中的实际场景 ；其实现在上下文对话能力很强了，我一般是先写框架，然后让AI完善，再用AI给的prompt，生成结果；从“想清楚场景”到“落原型/PRD/流程图”，基本可以串成一条工作流👇1、用户场景适用： 你想做某个功能/产品，但还不清楚用户到底会怎么用、在哪些情境下用。Prompt：假如我是要【xxx】的用户，请根据附件/以下思维导图，梳理作为用户会出现的所有可能【xx】场景。要求：按用户目标/使用频次/决策链路分类，补充触发条件与成功标准。2、逻辑梳理适用： 场景有了，但还没...

一份技术简历的首个项目，其核心使命不是证明你“做过什么”，而是快速建立起你具备解决现实问题潜力的第一印象。它应当是一个完整、自洽的“微缩景观”，能清晰展示你如何定义问题、设计方案并最终交付价值。对于刚毕业的开发者而言，第一个项目的关键在于深度重于广度，闭环重于规模。一个理想的起点是解决一个你亲身经历或观察到的具体痛点。例如，可以是一个优化本地团队协作效率的轻量工具（如自动化周报生成器）、一个对特定场景的数据分析小系统（如基于公开API的行业数据监控面板），或是针对某个经典技术问题的个人实现与改进（如手写一个简易的RPC框架核心）。关键在于，你需要能深入阐述：为什么做（动机与价值）、怎么做（架构选型与核心逻辑）、结果如何（量化效果与个人收获）。这能展示你超越需求实现层面、触及问题本质的思考能力。在技术实现上，应当有意识地融入目标岗位所需的技术栈关键词，但切忌堆砌。例如，若目标为后端开发，项目应自然体现你对RESTful API设计、数据库建模、缓存应用、错误处理乃至基础部署（如Docker）的理解。更重要的是，项目代码本身应成为你工程素养的无声证明：结构清晰、命名规范、包含必要的文档与测试。这能让简历阅读者确信，你不仅理解概念，还具备将其转化为可维护代码的扎实习惯，这正是从学生到职业工程师最关键的跨越。

我常用DeepSeek出题解题，特别是一些客观题。有一次出了一个题，说是选择正确的选项，显示答案是A，我也没仔细看，后来别人反应题有问题，结果看了后面对“A”进行了详细的解析。最后一句，所以答案A是错的......还有就是，如果D选项是以上都正确，那肯定选D。