合肥华思系统

1. 你在项目中遇到过最棘手的技术问题是什么？如何解决的？问题背景：在一个工业控制器项目中，设备在现场运行一段时间后会偶发性死机，但在实验室环境下无法复现，这个问题困扰了团队近一个月。问题分析过程：首先我们怀疑是硬件问题，检查了电源纹波、信号完整性、EMC等，都没有发现明显异常。然后转向软件排查，通过在关键位置添加日志记录，发现死机前系统会出现异常的内存访问。深入排查：我注意到现场环境温度变化较大（-10℃到50℃），而实验室是恒温的。于是在高低温箱中进行测试，终于复现了问题。通过JLINK调试发现，是Flash读取时序在极端温度下出现了问题，导致读取到错误的指令。解决方案：调整Flash等待...

🎓学历背景：双非本科👨‍💻意向职位：前端开发📍求职类型：正式🔑遇到的问题：秋招想着先去大厂日常实习再来准备春招，但是感觉一直在打杂最后硬凑了几个亮点

我基本都在宿舍面试，也没啥讲究，直接开摄像头就开聊，也没有搞一个纯色背景，背后就直接是室友的床铺，不过面试官都挺理解，没也没有因为这个难为我。有次室友洗完澡，湿漉漉地从身后路过，我还在面试呢，面试官也没介意，就当是生活的一部分了，不过还是不要学我比较好，能找一个安静的环境最好

在构建AI Agent（智能体）时，如何引导大模型有效完成复杂任务是一个核心问题。当前主流范式主要有两种：ReAct（推理+行动） 和 Planning & Extractor（规划+提取器）。它们都旨在增强模型的自主性和任务执行能力，但在工作流程和适用场景上存在显著差异。本文将通过实例对比两者的异同，帮助企业根据实际需求选择合适范式。一、ReAct范式ReAct由Shunyu Yao等人提出，其核心思想是让模型在生成过程中交替进行“推理”和“行动”。模型会先思考当前状态（Reasoning），然后决定采取什么行动（Acting），如调用工具、查询知识库，之后根据行动结果再次推理，直至...