英威腾面经前端

行内&块级元素

如何拿到对象的长度

css优先级

事件冒泡，事件捕获，如何停止冒泡？

盒子模型

cookie存在哪？浏览器存储方式+区别

最有成就感的事情

项目难点

全部评论

推荐最新楼层

昨天 10:31

天津大学 ARM工程师

马上试用转正答辩,我去这答辩报告怎么写

转正当然需要答辩还有考核，我相信大部分人是没有的问题的，但是流程还是要走的。接下来给大家一些转正ppt的写作灵感，尽量去以数据和成果美化自己，不过实事求是说就这个试用期其实也没多少要写的，领导也知道，不过就是说公司流程都得走一下。如果让你参加转正答辩，基本上就是没问题的，不要有太大心理负担，如果不合适的话 大概率转正答辩之前就会被开了。废话少说了 上干货。 答辩内容构成一个成功的答辩应该包括工作成果的展示、个人学习与成长记录、团队协作经验、问题识别与改进策略，以及自我评价与未来规划等关键部分。1.个人成果:向HR/经理展示 实习期的成果转化。2.个人学习与成长记录: 个人未来发展和学习能力成果...

点赞评论收藏

2025-12-30 23:37

中南大学 Java

选择后端开发还是大模型应用开发？根本不用二选一！

我觉得这是一个伪命题，因为这根本就不是一个A或B的问题。互联网各个部门都喜欢搞ai,也确实有很多结合具体业务开发智能体的需求（主要是大老板喜欢），但是据我观察现实情况有个很现实的结论：现阶段大部分智能体开发，核心执行者都是后端工程师。我本人的工作也包含了部分智能体开发，所以有点发言权。究其原因，一来后端工程师最懂业务逻辑和系统底层架构，能精准捕捉业务痛点，知道哪里适合用 AI 赋能、怎么落地才贴合实际需求；二来智能体开发的核心是 “业务落地” 而非 “大模型底层研发”，技术门槛更多集中在业务拆解、工具整合与流程闭环，而非高不可攀的算法研发，后端工程师上手起来反而更有优势。ai是风口，agent...

等闲_：业务开发就是prompt+数据，Ai就是中间件，中台或者鸡架会做一些Agentic infra和智能体记忆之类的，再底层一点就是AI infra，MLops，模型微调，推理优化之类的了，所以对于普通后端就是纯业务，没啥技术含量，除非去技术架构组或者底层一点的组，要不AI就是个API，别神话AI应用开发