本文介绍向量检索服务DashVector动态量化功能和作用。背景介绍量化（Quantization）是向量检索技术中一种常用的优化方法，通过一定程度的精度（召回率）损失，来换取性能的大幅度提升，以及内存占用（索引文件大小）大幅度降低。向量检索服务DashVector支持向量的动态量化，用户仅需在新建Collection时选择对应的量化策略，即可无感的使用量化功能。开启动态量化前提条件已创建Cluster已获得API-KEY已安装最新版SDK代码示例说明需要使用您的api-key替换示例中的YOUR_API_KEY、您的Cluster Endpoint替换示例中的YOUR_CLUSTER_END...

最近在投递简历。在BOSS上，投了50来份小厂(1000人以下)。只有几个人回复(我知道这很正常)，目前有一个小厂hr的电话，说他们的要求很高，我代码有点少。感觉小厂的要求都好高，什么QT，游戏项目/引擎，嵌入式，音视频，图片处理，机器学习，数据挖掘/分析等等，我是不是要改变策略，投中大厂(可能他们的要求比较低，比较看重学习能力)？现在想，先投一个月(边复习+MySQL+QT)，不行就考研去了。

众所周知，字节的福利非常香，无限量零食、咖啡&免费三餐、周边礼物很多、工作环境也是数一数二…… 但是字节太需要自律和抗压强的人了，入职两周了还没有彻底适应，我是第一次来到大厂实习，之前也没有进入过高强度互联网大厂，并且去到的实习岗位接触到的内容完全是全新的 我还是组里唯一的实习生，除了mt没有可以问的人，mt发送了很多文档，文档里面套文档，点开感觉无穷无尽，还好我的mt人比较好，在我看不懂的时候能在他空闲时候开会了解但是真的很需要有极强的学习力、抗压力、自驱力，因为进去大家节奏很快，这也导致压力很大，压力大还不知所措很痛苦，不过真的体验到了字节一天人间三天……想来的朋友还是掂量一下吧

ai面总结：AI调教的很好，问的问题很有意思，整场面试不会有很大的压迫感，追问大多是根据你的回答提问。总时长：35分钟Q1:自我介绍，重点介绍一下个人背景和大学期间的主要经历。Q2：你对于在一家公司长期发展有什么看法？你认为哪几点因素会让你在一家公司长期工作？（有追问）Q3：你取得过的最大成就是什么？过程中最大的难点是什么？你是如何突破的？最终的结果怎么样？（有追问2个）Q4：请描述一个过往遇到的最有压力困难或最具挑战的一个场景，你是如何解决的？对你有什么影响？（有追问）Q5：依你的看法，请描述一个你近期完成的项目任务，如果重来一次，你会做哪些不同的事情来提升结果？（有追问2个）Q6：电商运营...