秋招

大家好，我是@程序员花海_，今天来看一份实习简历的描述。大家看完这份简历，感受是啥？我相信很多牛友应该会有个感觉就是：不知道具体做了什么。写实习简历的大忌就是写流水账，让面试官抓不到你的工作量。AVM相关产品产业内领先，这个和你做的工作有什么关系？？？负责C++代码的开发工作？做的什么工作？本来不就是代码开发么？？BUG解决，具体怎么解决的，为什么判断它是BUG，还有什么兜底策略么？？与客户对接，对外部BUG提出解决方案，方案具体是什么？？写简历并不是阐述你做了什么，而是把你的工作和你在工作背后的思考写到简历上，给面试官埋下钩子，让他针对性的问你问题，把主动权掌握在自己手里。ok，今天这期先到...

最近两天国际金价忽上忽下炒的特别火热，前天晚上心血来潮就决定写一个Agent智能分析黄金市场的项目，连续工作了20小时也是完工了，刚刚花了会儿时间也是成功在github上上线了。GoldMind 是一个基于 LangChain Multi-Agent 架构 的黄金市场智能分析平台，融合 ReAct 推理框架、RAG（检索增强生成） 与 多模型协作 技术，为投资者提供深度市场洞察。系统基于 GLM-4-Plus（智谱AI）与 DeepSeek-V3 双引擎驱动，通过专用 Agent 分工协作：Market Analysis Agent 负责技术面量化分析，News Intelligence Agent 基于实时搜索进行舆情解析，Institution Research Agent 追踪主流机构观点，Investment Advisory Agent 融合多源信息生成策略建议。各 Agent 通过结构化输出实现结果融合，形成对黄金市场的全景认知。项目链接🔗https://github.com/JasonBuildAI/GoldMind球球star⭐啦哈哈哈哈哈😃附上几个前端截图，也欢迎大家提PR

双非这份简历在春招有竞争力吗？

本文全面介绍了大模型相关知识，包括大模型（LLM）、提示词工程（PE）、检索增强生成（RAG）、工具调用（Function Calling）、模型上下文协议（MCP） 等，适合零基础小白入门。  近些年，AI 的发展速度越来越快，越来越多的业务开始寻求“AI 赋能”。面对这个黑盒，很多研发人员的反应是疑惑：“我需要学习神经网络算法吗？我要懂 Transformer 架构吗？” 其实，对于非算法人员，我们不需要成为研发“发动机”的算法科学家，而是要成为能够驾驭“赛车”的 AI 工程师.我们无需深究底层的数学原理，但必须洞察它的能力边界，知道如何将这个“黑盒能力”高效、稳定地融入到我们的业务系统中...