还愿Shopee

1. 先简单介绍下你自己，重点说说你做过的项目参考答案您好，我是XXX。我主要从事嵌入式软件开发，技术栈以C/C++为主。最近在做基于STM32的智能设备项目，主要负责：UART的DMA收发实现ADC多通道采集PWM电机控制传感器数据采集与处理无线通信模块对接这个项目让我对DMA优化、中断管理、外设驱动开发有了深入理解。之前也做过其他单片机项目，涉及传感器采集、本地存储、实时控制等。也有Linux应用层开发经验，做过多进程架构、Socket通信、共享内存优化等。技术方面，熟悉ARM Cortex-M架构、外设驱动开发、实时系统设计。注重代码质量和系统稳定性，有较强的问题定位和调试能力。2. 你...

家人们，帮我看看简历有什么优化的，考完研想找份实习干干

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。

从 Yao 等人，2022 引入了一个框架，其中 LLMs 以交错的方式生成 推理轨迹 和 任务特定操作 。生成推理轨迹使模型能够诱导、跟踪和更新操作计划，甚至处理异常情况。操作步骤允许与外部源（如知识库或环境）进行交互并且收集信息。ReAct 框架允许 LLMs 与外部工具交互来获取额外信息，从而给出更可靠和实际的回应。结果表明，ReAct 可以在语言和决策任务上的表现要高于几个最先进水准要求的的基线。ReAct 还提高了 LLMs 的人类可解释性和可信度。总的来说，作者发现了将 ReAct 和链式思考 (CoT) 结合使用的最好方法是在推理过程同时使用内部知识和获取到的外部信息。它是如何运...