【快手内推】各个岗位 支持自助～

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...

目前写了两个项目，一个是自己写的网盘，还有一个是外卖，自己优化了一下，现在是打算年后找实习，有机会去中小厂吗，还要往哪一方面优化？求各位大佬点评

简历求锐评  

在嵌入式面试中，C 语言几乎是必考内容。不同于普通应用层开发，嵌入式 C 更强调：底层原理理解内存与资源控制编译链接过程硬件相关机制可重入与中断安全优化与代码规范下面整理 20 个嵌入式 C 面试中极高频的问题，每个问题都附带考察点说明，方便大家针对性准备。（注意：本文只列问题，不提供答案。）1. 请详细说明 volatile 关键字的作用及使用场景。考察重点：编译器优化机制寄存器缓存问题中断变量共享多线程可见性硬件寄存器映射面试常见延伸：volatile 是否能保证原子性？volatile 和内存屏障的区别？2. static 关键字在 C 语言中有哪些用法？分别有什么作用？考察重点：局部 ...