IOS开发（swift）的一个小问题

元戎启行嵌入式面经(友好)(初次面)    开局直接讲项目，我把最拿得出手的项目一讲(tc377 gps+九轴陀螺仪+摄像头+图像处理)的比赛。期间被多处细问但完美解决。    然后问了一个spi通信原理，我给忘了(我怎么能把这给忘了啊😤😤)，只讲了个大概。    问了一个pid，p i d各自含义及用处。    跟面试官讲实话:我才开始背八股文，C++和数据结构还没咋预习，C语言最熟。也就只问了最简单的C语言。(面试官人真的很好😭😭😭)    问了一个二维数组地址是否连续。    问了一个在64位系统下。    short i[]={0，1}    printf(sizeof(i)...

搜多路复用，就能找到一堆一样的面经

库洛：简历挂鹰角：简历挂莉莉丝：笔试挂柠檬微趣：一面挂网易雷火：一面挂腾讯天美：二面挂米哈游：简历挂总结：这次主要是尝试一下看看面试都问些什么，然而面试内容没有想象中的这么难，都是偏基础的八股+项目的一些探讨。但是可能会问的很深。让我意外的是面试的手撕代码都非常简单，基本都是见到就秒的题目。但是对一些知识掌握的不是很熟悉，加上表达能力可能不太好，所以都挂了。简历准备的时间较少，所以很粗糙简陋。请教一下大佬们有什么需要修改的地方，还有还需要学一些什么东西吗。希望暑假能够找到心仪的实习。

原文链接：HikariLan's Blog 当提到“如何为大模型提供大规模的可用于检索的信息”时，我们第一反应想到的大概率是 RAG 一类的解决方案，但现在我要说，基于文件系统访问（FileSystem Access）的检索方式可能远比使用 RAG 更好。 什么是 RAG？为什么需要 RAG？ **Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成，RAG）**是一种可以允许 LLM 从大规模非结构化信息中进行语义检索的技术方案。 我们之所以需要 RAG，是因为大模型内置的知识内容可能不符合我们的需要，例如这些内容可能已经过时（因为用于大模型训练的语料库并不会随着使用者...